Tek bir modelin tahminleri
Bir sınıflandırma modelinin performansını hesaplamak için, gerçek Attrition değerlerini modelin tahmin ettikleriyle karşılaştırman gerekir.
İkili sınıflandırma görevleri için (örneğin precision ve recall gibi metrikler hesaplarken), gerçek ve tahmin vektörlerinin ikili değerlere dönüştürülmesi gerekir.
Bu egzersizde, ilk çapraz doğrulama katındaki model ve doğrulama veri çerçevelerini örnek alarak bu vektörleri nasıl hazırlayacağını öğreneceksin.
Bu egzersiz, kursun bir parçasıdır
Tidyverse ile Machine Learning
Egzersiz talimatları
- Çapraz doğrulamanın ilk katından
modelvevalidateveri çerçevesini çıkar. validateveri çerçevesindenAttritionsütununu çıkar ve değerleri ikiliye (TRUE/FALSE) dönüştür.validateveri çerçevesi içinmodelkullanarak işten ayrılma olasılıklarını tahmin et.- Tahmin edilen olasılıkları ikili bir vektöre dönüştür;
0.5’ten büyük olan tüm olasılıkların TRUE olduğunu varsay.
Uygulamalı etkileşimli egzersiz
Bu egzersizi bu örnek kodu tamamlayarak deneyin.
# Extract the first model and validate
model <- cv_models_lr$___[[___]]
validate <- cv_models_lr$___[[___]]
# Prepare binary vector of actual Attrition values in validate
validate_actual <- ___ == "Yes"
# Predict the probabilities for the observations in validate
validate_prob <- predict(___, ___, type = "response")
# Prepare binary vector of predicted Attrition values for validate
validate_predicted <- ___