Coletando previsões e criando métricas personalizadas
Usar o fluxo de trabalho de modelagem com last_fit() também economiza tempo na coleta de previsões do modelo. Em vez de criar manualmente um tibble com os resultados do modelo, há funções auxiliares que extraem essas informações automaticamente.
Neste exercício, você vai usar o modelo treinado, telecom_last_fit, para criar um tibble com os resultados do modelo no conjunto de teste e também calcular métricas de desempenho personalizadas.
Seu modelo treinado, telecom_last_fit, já foi carregado nesta sessão.
Este exercicio faz parte do curso
Modelagem com tidymodels em R
exercicio interativo prático
Tente este exercicio completando este código de exemplo.
# Collect predictions
last_fit_results <- telecom_last_fit %>%
___
# View results
last_fit_results