Antrenează, explorează și evaluează modelul

După ce ai definit un workflow cu o rețetă și un model, poți antrena datele pe workflow. Acest lucru se face cu setul de date de antrenament. Modelul antrenat este apoi evaluat folosind setul de testare. În acest exemplu, variabila țintă este categorică și folosești un model de regresie logistică. Prin urmare, vei evalua predicțiile pe setul de testare folosind măsura F. feature_selection_recipe, lr_model, attrition_wflow, train și test din exercițiul anterior sunt disponibile pentru a fi folosite.

Pachetele tidyverse și tidymodels au fost deja încărcate.

Acest exercițiu face parte din cursul

Reducerea dimensionalității în R

Vezi cursul

Instrucțiuni pentru exercițiu

Antrenează attrition_wflow folosind datele de antrenament.
Adaugă predicțiile pe setul de testare la datele de testare, împreună cu valorile originale Attrition.
Folosește f_meas() pentru a evalua performanța modelului pe datele de testare.
Afișează estimările modelului attrition_fit.

Exercițiu interactiv practic

Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.

# Fit workflow to train data
attrition_fit <- 
  ___ %>% ___(___ = ___)

# Add the test predictions to the test data
attrition_pred_df <- ___(___, ___) %>% 
  bind_cols(___ %>% select(___))

# Evaluate F score
___(___, ___, ___)

# Display model estimates
___(___)

Editează și rulează codul