Финализация модели
Пришло время применить результаты подбора гиперпараметров и продемонстрировать их команде по работе с персоналом. Вы можете финализировать модель с найденным оптимальным значением штрафа и оценить, насколько она соответствует ожиданиям. Результаты уже загружены, а пользовательская функция class_evaluate() доступна в вашей среде.
Это упражнение является частью курса
Конструирование признаков в R
Инструкции к упражнению
- Выберите оптимальное значение штрафа для Lasso.
- Обучите финальную модель с использованием оптимального значения штрафа.
Интерактивное практическое упражнение
Попробуйте выполнить это упражнение, дополнив этот пример кода.
# Select the optimal penalty for the Lasso
best_penalty <- ___(tune_output, metric = 'roc_auc', desc(penalty))
best_penalty
# Fit a final model using the optimal penalty
final_fit <- ___(workflow_lasso_tuned, best_penalty) %>%
fit(data = train)
final_fit %>% tidy()
final_fit %>% augment(test) %>% class_evaluate(truth = Attrition,
estimate = .pred_class,
.pred_Yes)