Mensurar o desempenho final do modelo
Agora é hora de calcular o desempenho no teste do seu modelo final (regressão logística). Aqui, você vai usar o conjunto de dados de teste reservado para caracterizar o desempenho que pode esperar desse modelo quando for aplicado a novos dados.
Este exercicio faz parte do curso
Machine Learning no tidyverse
Instruções do exercicio
- Use
table()para comparar os vetorestest_actualetest_predicted. - Calcule a acurácia no teste.
- Calcule a precisão no teste.
- Calcule o recall no teste.
- Depois deste exercício, você conclui o curso! Se gostou do material, sinta-se à vontade para enviar um agradecimento ao Dmitriy no Twitter. Ele vai curtir. Tweet para o Dmitriy
exercicio interativo prático
Tente este exercicio completando este código de exemplo.
# Compare the actual & predicted performance visually using a table
___
# Calculate the test accuracy
___
# Calculate the test precision
___
# Calculate the test recall
___