Çapraz doğrulamalı performansı hesapla
Modelleri, modelin hedefine hizmet eden dikkatle seçilmiş bir metrikle optimize etmek kritik öneme sahiptir.
Bu durumda, bu modeli şirketten ayrılacağı tahmin edilen çalışanları belirlemek için kullanmak istediğini hayal et. İdeal olarak, mümkün olduğunca çok “ayrılmaya hazır” çalışanı yakalayabilen bir modele ihtiyacın var ki müdahale edebilesin. Bunu yakalayan karşılık gelen metrik recall metriğidir. Bu nedenle, modellerini optimize etmek ve seçmek için yalnızca recall kullanacaksın.
Bu egzersiz, kursun bir parçasıdır
Tidyverse ile Machine Learning
Egzersiz talimatları
- Her kat için gerçek yanıtlarla tahmin edilen yanıtları karşılaştırarak recall hesapla ve
validate_recallsütununa ata. validate_recallsütununu yazdır.- Bu sütunun ortalamasını yazdır.
Uygulamalı etkileşimli egzersiz
Bu egzersizi bu örnek kodu tamamlayarak deneyin.
# Calculate the validate recall for each cross validation fold
cv_perf_recall <- cv_prep_lr %>%
mutate(validate_recall = map2_dbl(___, ___,
~recall(actual = .x, predicted = .y)))
# Print the validate_recall column
cv_perf_recall$___
# Calculate the average of the validate_recall column
___