Evaluarea performanței cu yardstick

În exercițiul anterior, ai calculat metrici de clasificare dintr-o matrice de confuzie exemplu. Pachetul yardstick a fost creat pentru a automatiza acest proces.

Pentru modelele de clasificare, funcțiile din yardstick necesită un tibble cu rezultatele modelului ca prim argument. Acesta trebuie să includă valorile reale ale variabilei țintă, valorile prezise și probabilitățile estimate pentru fiecare valoare a variabilei țintă.

În acest exercițiu, vei folosi rezultatele modelului tău de regresie logistică, telecom_results, pentru a calcula metrici de performanță.

Tibble-ul telecom_results a fost încărcat în sesiunea ta.