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  3. R에서 tidymodels로 모델링하기
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연습 문제

모델링 프로세스 간소화하기

last_fit() 함수는 tidymodels에서 모델링 워크플로를 간소화하도록 설계되었어요. 학습 데이터로 모델을 훈련하고 테스트 데이터로 결과용 tibble을 따로 만드는 대신, last_fit() 하나로 이 과정을 처리할 수 있어요.

이 연습 문제에서는 이전 문제에서와 동일한 로지스틱 회귀 모델을 last_fit() 함수로 학습해 보겠습니다.

데이터 분할 객체 telecom_split과 모델 사양 logistic_model은 세션에 이미 로드되어 있어요.

지침

100 XP
  • logistic_model 객체를 last_fit() 함수에 전달하세요.
  • avg_call_mins, avg_intl_mins, monthly_charges로 canceled_service를 예측하세요.
  • 학습된 모델 telecom_last_fit의 성능 지표를 출력하세요.