Treinamento do modelo e previsão
Você pré-processou seus conjuntos de dados de treino e teste no exercício anterior. Como você incorporou engenharia de atributos ao seu fluxo de modelagem, pode usar todas as variáveis preditoras disponíveis nos dados de telecomunicações!
O próximo passo é treinar seu modelo de regressão logística e usá-lo para obter previsões no novo conjunto de teste pré-processado.
Seus conjuntos de dados de treino e teste pré-processados, telecom_training_prep e telecom_test_prep, assim como seu objeto de modelo, logistic_model, já foram carregados na sua sessão.
Este exercicio faz parte do curso
Modelagem com tidymodels em R
exercicio interativo prático
Tente este exercicio completando este código de exemplo.
# Train logistic model
logistic_fit <- ___ %>%
___(___, data = ___)