1. Nauka
    2. /
  2. Kursy
    3. /
  3. Modelowanie z tidymodels w R
Connected

ćwiczenie

Łączenie wyników na zbiorze testowym

Ocena wydajności modelu na zbiorze testowym pozwala sprawdzić, jak dobrze model radzi sobie z nowymi danymi. Te informacje pomogą ci pokazać, jaką wartość wnosi model w rozwiązywaniu problemów i wspieraniu podejmowania decyzji.

Zanim obliczysz metryki klasyfikacji, takie jak czułość czy swoistość, musisz utworzyć tibble z wynikami zawierający kolumny wymagane przez funkcje metryczne pakietu yardstick.

W tym ćwiczeniu użyjesz wytrenowanego modelu, aby przewidzieć wartości zmiennej docelowej w zbiorze telecom_test, a następnie połączysz je z rzeczywistymi wartościami z kolumny canceled_service.

Wytrenowany model logistic_fit oraz zbiór testowy telecom_test zostały wczytane z poprzedniego ćwiczenia.

Instrukcje 1/3

undefined XP
    1
    2
    3
  • Użyj wytrenowanego modelu i funkcji predict(), aby utworzyć tibble class_preds z przewidywanymi kategoriami zmiennej docelowej na podstawie zbioru testowego.