모델 성능 프로파일 비교
collect_metrics() 함수의 장점은 교차 검증 결과를 tibble 형태로 반환한다는 점이에요. 덕분에 dplyr 패키지를 사용해 사용자 정의 요약 통계를 손쉽게 계산할 수 있어요.
이번 연습에서는 dplyr를 사용해 의사결정나무와 로지스틱 회귀 모델의 교차 검증 결과를 살펴보겠습니다.
교차 검증 결과인 loans_dt_rs와 loans_logistic_rs는 세션에 이미 로드되어 있어요.
이 연습은 강의의 일부입니다
R에서 tidymodels로 모델링하기
실습형 인터랙티브 연습
이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.
# Detailed cross validation results
dt_rs_results <- ___ %>%
collect_metrics(___)
# Explore model performance for decision tree
dt_rs_results %>%
group_by(___) %>%
summarize(min = ___,
median = ___,
max = ___)