테스트 데이터셋 결과 결합하기

테스트 데이터셋에서 모델의 성능을 평가하면, 모델이 새로운 데이터에 대해 얼마나 잘 예측하는지 파악할 수 있어요. 이런 인사이트는 문제 해결이나 의사 결정 개선에 모델이 얼마나 기여하는지 전달하는 데 도움이 됩니다.

민감도(sensitivity)나 특이도(specificity) 같은 분류 지표를 계산하려면, 먼저 yardstick 메트릭 함수에 필요한 열을 갖춘 결과 tibble을 만들어야 해요.

이 연습 문제에서는 학습된 모델을 사용해 telecom_test 데이터셋의 종속 변수 값을 예측하고, 실제 정답이 들어 있는 canceled_service 열과 결합하겠습니다.

이전 연습 문제에서 학습된 모델 logistic_fit과 테스트 데이터셋 telecom_test가 로드되어 있습니다.