เริ่มต้นใช้งานเริ่มต้นใช้งานได้ฟรี

ประเมินประสิทธิภาพโมเดลโดยใช้ตัวทำนายทั้งหมด

เพื่อประเมินประสิทธิภาพของโมเดลที่ลดฟีเจอร์แล้ว สิ่งสำคัญคือต้องกำหนดค่าอ้างอิงก่อน ลองวัดประสิทธิภาพของโมเดลเต็มรูปแบบ เพื่อทำความเข้าใจถึง trade-off ที่เกิดขึ้นเมื่อลดจำนวนฟีเจอร์ ทบทวนกราฟความสำคัญของตัวแปรที่สร้างไว้ในแบบฝึกหัดก่อนหน้า

Bar chart of variable importance.

ชุดข้อมูล train และ test พร้อมกับฟังก์ชัน class_evaluate() ที่กำหนดเองได้ถูกโหลดไว้ในสภาพแวดล้อมของคุณแล้ว โมเดลที่ฝึกแล้วถูกบันทึกไว้ในชื่อ fit_full ชุดข้อมูล train และ test พร้อมกับฟังก์ชัน class_evaluate() ที่กำหนดเองได้ถูกโหลดไว้ในสภาพแวดล้อมของคุณแล้ว

แบบฝึกหัดนี้เป็นส่วนหนึ่งของหลักสูตร

Feature Engineering in R

ดูคอร์ส

คำแนะนำการฝึกหัด

  • สร้าง augmented object จากโมเดลเต็มรูปแบบที่ฝึกแล้ว
  • ประเมินประสิทธิภาพโมเดลโดยใช้ class_evaluate

แบบฝึกหัดเชิงโต้ตอบแบบลงมือทำ

ลองทำแบบฝึกหัดนี้โดยเติมโค้ดตัวอย่างนี้ให้สมบูรณ์

# 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)
แก้ไขและรันโค้ด