Pregătire pentru performanța cu validare încrucișată

Acum că știi cum să calculezi metricile de performanță pentru un singur model, ești gata să extinzi această abordare la toate fold-urile din cadrul setului de date cu validare încrucișată.

Acest exercițiu face parte din cursul

Machine Learning în Tidyverse

Vezi cursul

Instrucțiuni pentru exercițiu

Adaugă coloana binară validate_actual pentru fiecare fold de validare încrucișată, convertind toate valorile "Yes" în TRUE.
Folosește model pentru a prezice probabilitățile de atriție pentru fiecare fold de validare încrucișată din validate. Convertește probabilitățile prezise într-un vector binar, tratând toate probabilitățile mai mari de 0,5 ca TRUE. Numește această coloană validate_predicted.

Exercițiu interactiv practic

Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.

cv_prep_lr <- cv_models_lr %>% 
  mutate(
    # Prepare binary vector of actual Attrition values in validate
    validate_actual = map(validate, ~.x$___ == "___"),
    # Prepare binary vector of predicted Attrition values for validate
    validate_predicted = map2(.x = ___, .y = ___, ~predict(.x, .y, type = "response") > ___)
  )

Editează și rulează codul