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.
이 연습은 강의의 일부입니다
R에서 tidymodels로 모델링하기
연습 안내
logistic_model객체를last_fit()함수에 전달하세요.avg_call_mins,avg_intl_mins,monthly_charges로canceled_service를 예측하세요.- 학습된 모델
telecom_last_fit의 성능 지표를 출력하세요.
실습형 인터랙티브 연습
이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.
# Train model with last_fit()
telecom_last_fit <- ___ %>%
last_fit(___,
split = ___)
# View test set metrics
telecom_last_fit %>%
___