Construiește modele cu validare încrucișată
În acest exercițiu, vei construi modele de regresie logistică pentru fiecare fold din validarea încrucișată.
Vei face asta folosind funcția glm() și setând argumentul family la "binomial".
Acest exercițiu face parte din cursul
Machine Learning în Tidyverse
Instrucțiuni pentru exercițiu
Construiește modele care prezic Attrition folosind toate caracteristicile disponibile și datele de antrenament train pentru fiecare fold al validării încrucișate.
Exercițiu interactiv practic
Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.
# Build a model using the train data for each fold of the cross validation
cv_models_lr <- cv_data %>%
mutate(model = map(___, ~glm(formula = ___,
data = ___, family = ___)))