Ajuste, explore e avalie o modelo
Depois de definir um workflow com uma receita e um modelo, você pode ajustar os dados ao workflow. Isso é feito com o conjunto de treinamento. Em seguida, o modelo treinado é avaliado usando o conjunto de teste. Neste exemplo, a variável alvo é categórica e você está usando um modelo de regressão logística. Portanto, você avaliará as previsões de teste usando a medida F. feature_selection_recipe, lr_model, attrition_wflow, train e test do exercício anterior estão disponíveis para você.
Os pacotes tidyverse e tidymodels já foram carregados.
Este exercício faz parte do curso
Redução de Dimensionalidade em R
Instruções do exercício
- Ajuste
attrition_wflowusando os dados de treinamento. - Adicione as previsões ao conjunto de teste junto com os valores originais de
Attrition. - Use
f_meas()para avaliar o desempenho do modelo nos dados de teste. - Exiba as estimativas do modelo de
attrition_fit.
Exercício interativo prático
Experimente este exercício completando este código de exemplo.
# Fit workflow to train data
attrition_fit <-
___ %>% ___(___ = ___)
# Add the test predictions to the test data
attrition_pred_df <- ___(___, ___) %>%
bind_cols(___ %>% select(___))
# Evaluate F score
___(___, ___, ___)
# Display model estimates
___(___)