Metryki wydajności modelu
W tym ćwiczeniu użyjesz funkcji metryk z pakietu yardstick, aby ocenić wydajność modelu na zbiorze testowym.
Podczas dopasowywania modelu regresji logistycznej do danych telekomunikacyjnych w rozdziale 2 przewidywałeś zmienną canceled_service na podstawie avg_call_mins, avg_intl_mins i monthly_charges. Czułość modelu wynosiła 0,42, a swoistość – 0,895.
Teraz, gdy uwzględniłeś wszystkie dostępne zmienne predyktorowe za pomocą inżynierii cech, możesz porównać wyniki nowego modelu z poprzednimi.
Wyniki modelu zapisane w obiekcie telecom_results zostały już wczytane do sesji.
To ćwiczenie jest częścią kursu
Modelowanie z tidymodels w R
Interaktywne ćwiczenie praktyczne
Spróbuj tego ćwiczenia, uzupełniając ten przykładowy kod.
# Create a confusion matrix
telecom_results %>%
___(truth = ___, estimate = ___)