Trenowanie modelu i generowanie predykcji
W poprzednim ćwiczeniu wstępnie przetworzyłeś zbiory treningowy i testowy. Dzięki włączeniu inżynierii cech do swojego przepływu modelowania możesz teraz korzystać ze wszystkich dostępnych zmiennych predykcyjnych z danych telekomunikacyjnych!
Kolejnym krokiem jest wytrenowanie modelu regresji logistycznej i wykorzystanie go do uzyskania predykcji na nowym, przetworzonym zbiorze testowym.
Do twojej sesji zostały wczytane wstępnie przetworzone zbiory treningowy i testowy — telecom_training_prep oraz telecom_test_prep — a także obiekt modelu logistic_model.
To ćwiczenie jest częścią kursu
Modelowanie z tidymodels w R
Interaktywne ćwiczenie praktyczne
Spróbuj tego ćwiczenia, uzupełniając ten przykładowy kod.
# Train logistic model
logistic_fit <- ___ %>%
___(___, data = ___)