Modeli uydur, keşfet ve değerlendir

Bir recipe ve bir model içeren bir workflow tanımladıktan sonra, veriyi bu workflow’a uydurabilirsin. Bu işlem eğitim veri setiyle yapılır. Eğitilen model daha sonra test setiyle değerlendirilir. Bu örnekte hedef değişken kategorik ve lojistik regresyon modeli kullanıyorsun. Bu yüzden test tahminlerini F ölçütü ile değerlendireceksin. Önceki egzersizden feature_selection_recipe, lr_model, attrition_wflow, train ve test senin için hazır.

tidyverse ve tidymodels paketleri yüklenmiş durumda.

Bu egzersiz

R'de Boyutsal Azaltma

kursunun bir parçasıdır

Kursu Görüntüle

Egzersiz talimatları

Eğitim verilerini kullanarak attrition_wflow'u uydur.
Test tahminlerini, orijinal Attrition değerleriyle birlikte test verisine ekle.
Modelin test verisindeki performansını değerlendirmek için f_meas() kullan.
attrition_fit için model tahminlerini görüntüle.

Uygulamalı interaktif egzersiz

Bu örnek kodu tamamlayarak bu egzersizi bitirin.

# Fit workflow to train data
attrition_fit <- 
  ___ %>% ___(___ = ___)

# Add the test predictions to the test data
attrition_pred_df <- ___(___, ___) %>% 
  bind_cols(___ %>% select(___))

# Evaluate F score
___(___, ___, ___)

# Display model estimates
___(___)

Kodu Düzenle ve Çalıştır