Neste exercício, você vai usar a função last_fit() para treinar um modelo de regressão logística e avaliar seu desempenho nos dados de teste, analisando a curva ROC e a área sob a curva ROC.

Assim como nos exercícios anteriores, você vai prever canceled_service no conjunto telecom_df, mas com uma variável preditora adicional para verificar se consegue melhorar o desempenho do modelo.

Os objetos telecom_df (tibble), telecom_split e logistic_model dos exercícios anteriores já foram carregados no seu ambiente. O objeto telecom_split contém as instruções para dividir aleatoriamente o tibble telecom_df em conjuntos de treino e teste. O objeto logistic_model é uma especificação parsnip de um modelo de regressão logística.

Automatizando o fluxo de trabalho de modelagem

Create Your Free Account