Modelprestatiemaatstaven
In deze oefening ga je yardstick-metriekfuncties gebruiken om de prestaties van je model op de testgegevensset te evalueren.
Toen je in hoofdstuk 2 een logistisch regressiemodel op de telecomgegevens trainde, voorspelde je canceled_service met avg_call_mins, avg_intl_mins en monthly_charges. De sensitiviteit van je model was 0,42 en de specificiteit was 0,895.
Nu je via feature engineering alle beschikbare predictorvariabelen hebt meegenomen, kun je de prestaties van je nieuwe model vergelijken met je eerdere resultaten.
Je modelresultaten, telecom_results, zijn in je sessie geladen.
Deze oefening maakt deel uit van de cursus
Modelleren met tidymodels in R
Praktische interactieve oefening
Probeer deze oefening eens door deze voorbeeldcode in te vullen.
# Create a confusion matrix
telecom_results %>%
___(truth = ___, estimate = ___)