НачатьНачать бесплатно

Оценка производительности модели с использованием всех доступных предикторов

Чтобы оценить производительность сокращённой модели, важно сначала установить базовый ориентир. Измерьте производительность полной модели — это поможет понять компромисс, на который вы идёте при её сокращении. Вспомните график важности признаков, который вы строили в одном из предыдущих упражнений.

Bar chart of variable importance.

В вашем окружении загружены обучающая и тестовая выборки train и test, а также пользовательская функция class_evaluate(). Обученная модель сохранена под именем fit_full. В вашем окружении загружены обучающая и тестовая выборки train и test, а также пользовательская функция class_evaluate().

Это упражнение является частью курса

Конструирование признаков в R

Посмотреть курс

Инструкции к упражнению

  • Создайте дополненный объект на основе обученной полной модели.
  • Оцените производительность модели с помощью class_evaluate.

Интерактивное практическое упражнение

Попробуйте выполнить это упражнение, дополнив этот пример кода.

# Create an augmented object from the fitted full model
aug_full <-
  fit_full %>%
  ___(test)

# Assess model performance using class_evaluate
aug_full %>% ___(truth = ___, 
               estimate = .pred_class,
               .pred_Yes)
Редактировать и запускать код