เริ่มต้นใช้งานเริ่มต้นใช้งานได้ฟรี

การกำหนดโมเดลขั้นสุดท้าย

ถึงเวลานำผลลัพธ์จากการ tune มาใช้งานจริง และแสดงให้ทีม Human Resources เห็นแล้ว กำหนดโมเดลขั้นสุดท้ายด้วยค่า penalty ที่เหมาะสมที่สุด แล้วตรวจดูว่าผลลัพธ์เป็นไปตามที่คาดหวังหรือไม่ ผลลัพธ์ถูกโหลดไว้แล้ว และฟังก์ชันที่ผู้ใช้กำหนดเอง class_evaluate() พร้อมใช้งานใน environment ของคุณ

แบบฝึกหัดนี้เป็นส่วนหนึ่งของหลักสูตร

Feature Engineering in R

ดูคอร์ส

คำแนะนำการฝึกหัด

  • เลือกค่า penalty ที่เหมาะสมที่สุดสำหรับ Lasso
  • Fit โมเดลขั้นสุดท้ายโดยใช้ค่า penalty ที่เหมาะสมที่สุด

แบบฝึกหัดเชิงโต้ตอบแบบลงมือทำ

ลองทำแบบฝึกหัดนี้โดยเติมโค้ดตัวอย่างนี้ให้สมบูรณ์

# 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)
แก้ไขและรันโค้ด