Förbered för korsvaliderad prestanda

Nu när du vet hur du beräknar prestandamått för en enskild modell är du redo att utöka detta till att omfatta alla folds i korsvalideringsdataramen.

Den här övningen är en del av kursen

Maskininlärning med Tidyverse

Visa kurs

Övningsinstruktioner

Lägg till den binära kolumnen validate_actual för varje korsvalideringsfold genom att konvertera alla "Yes"-värden till TRUE.
Använd model för att förutsäga sannolikheterna för avgång för varje korsvalideringsfold i validate. Konvertera de förutsagda sannolikheterna till en binär vektor och behandla alla sannolikheter större än 0.5 som TRUE. Namnge den här kolumnen validate_predicted.

Interaktiv övning med praktiskt arbete

Testa den här övningen genom att slutföra den här exempelkoden.

cv_prep_lr <- cv_models_lr %>% 
  mutate(
    # Prepare binary vector of actual Attrition values in validate
    validate_actual = map(validate, ~.x$___ == "___"),
    # Prepare binary vector of predicted Attrition values for validate
    validate_predicted = map2(.x = ___, .y = ___, ~predict(.x, .y, type = "response") > ___)
  )

Redigera och kör kod