Măsoară performanța finală a modelului

Acum este momentul să calculezi performanța pe setul de testare a modelului tău final (regresia logistică). Vei folosi datele de testare rezervate pentru a estima performanța la care te poți aștepta atunci când modelul este aplicat pe date noi.

Acest exercițiu face parte din cursul

Machine Learning în Tidyverse

Vezi cursul

Instrucțiuni pentru exercițiu

Folosește table() pentru a compara vectorii test_actual și test_predicted.
Calculează acuratețea pe setul de testare.
Calculează precizia pe setul de testare.
Calculează recall-ul pe setul de testare.
După acest exercițiu, ai terminat cursul! Dacă ți-a plăcut materialul, nu ezita să îi trimiți un mesaj de mulțumire lui Dmitriy pe Twitter. Trimite-i un tweet lui Dmitriy

Exercițiu interactiv practic

Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.

# Compare the actual & predicted performance visually using a table
___

# Calculate the test accuracy
___

# Calculate the test precision
___

# Calculate the test recall
___

Editează și rulează codul