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  3. R에서 tidymodels로 모델링하기
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연습 문제

모델 학습과 예측

이전 연습 문제에서 학습용과 테스트용 데이터셋을 전처리했어요. 모델링 워크플로에 특성 공학을 포함했기 때문에, 이제 통신 데이터의 모든 예측 변수를 활용할 수 있습니다!

다음 단계는 로지스틱 회귀 모델을 학습하고, 전처리된 새로운 테스트 데이터셋에 대한 예측을 생성하는 것입니다.

전처리된 학습/테스트 데이터셋인 telecom_training_prep와 telecom_test_prep, 그리고 모델 객체 logistic_model이 세션에 로드되어 있습니다.

지침 1/3

undefined XP
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  • telecom_training_prep 데이터의 모든 예측 변수를 사용해 canceled_service를 예측하도록 logistic_model 객체를 학습하세요.