Modeli sonlandırma
Artık ayarlama (tuning) çalışmalarının sonuçlarını uygulayıp İnsan Kaynakları ekibini etkileme zamanı. Belirlenen en iyi ceza değeriyle modelini sonlandırabilir ve beklentilerini karşılayıp karşılamadığını görebilirsin. Sonuçların yüklendi ve kullanıcı tanımlı class_evaluate() fonksiyonu ortamında hazır.
Bu egzersiz, kursun bir parçasıdır
R'da Feature Engineering
Egzersiz talimatları
- Lasso için en iyi ceza değerini (optimal penalty) seç.
- En iyi ceza değerini kullanarak son bir model kur (fit et).
Uygulamalı etkileşimli egzersiz
Bu egzersizi bu örnek kodu tamamlayarak deneyin.
# 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)