ÎncepețiÎncepe gratuit

Evaluează ansamblul

Până acum, totul merge bine. Dar cât de bine, mai exact? Demonstrează-ți abilitățile de evaluare a modelelor prin validare încrucișată și calculează AUC-ul pe date noi!

Specificația boost_spec și tibble-ul customers_train sunt încă încărcate.

Acest exercițiu face parte din cursul

Machine Learning cu modele bazate pe arbori în R

Vezi cursul

Instrucțiuni pentru exercițiu

  • Creează cinci folduri CV din setul de antrenament și salvează-le ca folds.
  • Antrenează și evaluează un model care prezice still_customer pentru fiecare fold, folosind specificația ta, toate variabilele predictor și metrica AUC.
  • Colectează metricile din cv_results și verifică valoarea medie a AUC-ului.

Exercițiu interactiv practic

Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.

set.seed(99)

# Create CV folds
folds <- ___

# Fit and evaluate models for all folds
cv_results <- fit_resamples(___,
                            ___,
                            resamples = ___,
                            ___)

# Collect cross-validated metrics
___
Editează și rulează codul