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, kursun bir parçasıdır
R'de Boyutsal Azaltma
Egzersiz talimatları
- Eğitim verilerini kullanarak
attrition_wflow'u uydur. - Test tahminlerini, orijinal
Attritiondeğerleriyle birlikte test verisine ekle. - Modelin test verisindeki performansını değerlendirmek için
f_meas()kullan. attrition_fitiçin model tahminlerini görüntüle.
Uygulamalı etkileşimli egzersiz
Bu egzersizi bu örnek kodu tamamlayarak deneyin.
# 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
___(___)