Calculează performanța prin validare încrucișată
Este esențial să optimizezi modelele folosind o metrică aleasă cu atenție, în funcție de obiectivul modelului.
Imaginează-ți că vrei să folosești acest model pentru a identifica angajații care sunt susceptibili să părăsească compania. Îți dorești un model capabil să surprindă cât mai mulți dintre angajații gata să plece, astfel încât să poți interveni la timp. Metrica care surprinde cel mai bine acest lucru este recall. Prin urmare, vei folosi exclusiv recall pentru a optimiza și selecta modelele.
Acest exercițiu face parte din cursul
Machine Learning în Tidyverse
Instrucțiuni pentru exercițiu
- Calculează recall-ul comparând răspunsurile reale cu cele prezise pentru fiecare fold și atribuie rezultatul coloanei
validate_recall. - Afișează coloana
validate_recall. - Afișează media acestei coloane.
Exercițiu interactiv practic
Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.
# Calculate the validate recall for each cross validation fold
cv_perf_recall <- cv_prep_lr %>%
mutate(validate_recall = map2_dbl(___, ___,
~recall(actual = .x, predicted = .y)))
# Print the validate_recall column
cv_perf_recall$___
# Calculate the average of the validate_recall column
___