Fluxul complet de modelare
În acest exercițiu, vei folosi funcția last_fit() pentru a antrena un model de regresie logistică și a-i evalua performanța pe datele de testare, analizând curba ROC și aria de sub aceasta.
Similar exercițiilor anterioare, vei prezice canceled_service în setul de date telecom_df, dar cu o variabilă predictor suplimentară, pentru a vedea dacă poți îmbunătăți performanța modelului.
Obiectele telecom_df, telecom_split și logistic_model din exercițiile anterioare au fost încărcate în spațiul tău de lucru. Obiectul telecom_split conține instrucțiunile pentru împărțirea aleatorie a tibble-ului telecom_df în seturi de antrenament și de testare. Obiectul logistic_model este o specificație parsnip a unui model de regresie logistică.
Acest exercițiu face parte din cursul
Modelare cu tidymodels în R
Exercițiu interactiv practic
Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.
# Train a logistic regression model
logistic_fit <- ___ %>%
last_fit(___,
split = ___)