Otimizando o processo de modelagem
A função last_fit() foi criada para simplificar o fluxo de trabalho de modelagem no tidymodels. Em vez de treinar seu modelo nos dados de treino e construir um tibble de resultados usando os dados de teste, o last_fit() faz isso com uma única função.
Neste exercício, você vai treinar o mesmo modelo de regressão logística que ajustou nos exercícios anteriores, mas agora usando a função last_fit().
Seu objeto de divisão de dados, telecom_split, e a especificação do modelo, logistic_model, já foram carregados na sua sessão.
Este exercício faz parte do curso
Modelagem com tidymodels em R
Instruções do exercício
- Passe seu objeto
logistic_modelpara a funçãolast_fit(). - Faça a previsão de
canceled_serviceusandoavg_call_mins,avg_intl_minsemonthly_charges. - Exiba as métricas de desempenho do seu modelo treinado,
telecom_last_fit.
Exercício interativo prático
Experimente este exercício completando este código de exemplo.
# Train model with last_fit()
telecom_last_fit <- ___ %>%
last_fit(___,
split = ___)
# View test set metrics
telecom_last_fit %>%
___