Prepare-se para o desempenho com validação cruzada

Agora que você sabe calcular métricas de desempenho para um único modelo, você está pronto para expandir isso para todos os folds no data frame de validação cruzada.

Este exercicio faz parte do curso

Machine Learning no tidyverse

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Instruções do exercicio

Adicione a coluna binária validate_actual para cada fold da validação cruzada, convertendo todos os valores "Yes" para TRUE.
Use model para prever as probabilidades de attrition para cada fold de validate. Converta as probabilidades previstas em um vetor binário, tratando todas as probabilidades maiores que 0.5 como TRUE. Dê a esse nome de coluna validate_predicted.

exercicio interativo prático

Tente este exercicio completando este código de exemplo.

cv_prep_lr <- cv_models_lr %>% 
  mutate(
    # Prepare binary vector of actual Attrition values in validate
    validate_actual = map(validate, ~.x$___ == "___"),
    # Prepare binary vector of predicted Attrition values for validate
    validate_predicted = map2(.x = ___, .y = ___, ~predict(.x, .y, type = "response") > ___)
  )

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