Avaliando o desempenho do modelo usando todos os preditores disponíveis
Para avaliar o desempenho do seu modelo reduzido, é importante definir uma referência (benchmark). Meça o desempenho do seu modelo completo para entender o trade-off de um modelo reduzido. Lembre-se do gráfico de importância das variáveis que você criou em um exercício anterior.

As divisões train e test, juntamente com sua função definida pelo usuário class_evaluate(), estão carregadas no seu ambiente. Seu modelo ajustado foi salvo como fit_full. As divisões train e test, juntamente com sua função definida pelo usuário class_evaluate(), estão carregadas no seu ambiente.
Este exercício faz parte do curso
Feature Engineering em R
Instruções do exercício
- Crie um objeto augmentado a partir do modelo completo ajustado.
- Avalie o desempenho do modelo usando
class_evaluate.
Exercício interativo prático
Experimente este exercício completando este código de exemplo.
# Create an augmented object from the fitted full model
aug_full <-
fit_full %>%
___(test)
# Assess model performance using class_evaluate
aug_full %>% ___(truth = ___,
estimate = .pred_class,
.pred_Yes)