yardstick으로 성능 평가하기
이전 연습 문제에서는 예시 혼동 행렬로부터 분류 지표를 계산했어요. yardstick 패키지는 이 과정을 자동화하도록 설계되었습니다.
분류 모델의 경우, yardstick 함수는 첫 번째 인수로 모델 결과를 담은 tibble을 필요로 합니다. 여기에는 실제 결과 값, 예측된 결과 값, 그리고 결과 변수의 각 값에 대한 추정 확률이 포함되어야 합니다.
이번 연습에서는 로지스틱 회귀 모델 telecom_results의 결과를 사용해 성능 지표를 계산하겠습니다.
telecom_results tibble은 세션에 로드되어 있습니다.
이 연습은 강의의 일부입니다
R에서 tidymodels로 모델링하기
실습형 인터랙티브 연습
이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.
# Calculate the confusion matrix
___(___, truth = ___,
estimate = ___)