BaşlayınÜcretsiz Başlayın

Ansambılı değerlendir

Şimdiye kadar her şey yolunda. Peki tam olarak ne kadar iyi? Model değerlendirme becerilerini, örneklem dışı AUC'yi çapraz doğrulayarak kanıtla!

boost_spec tanımı ve customers_train tibble'ı hâlâ yüklü.

Bu egzersiz

R ile Ağaç Tabanlı Modellerle Machine Learning

kursunun bir parçasıdır
Kursu Görüntüle

Egzersiz talimatları

  • Eğitim kümenin beş adet ÇD (CV) katını oluştur ve folds olarak kaydet.
  • Her kat için, tanımını, tüm yordayıcı değişkenleri ve AUC metriğini kullanarak still_customer'ı tahmin eden bir modeli kur ve değerlendir.
  • cv_results metriklerini topla ve ortalama AUC'ye bak.

Uygulamalı interaktif egzersiz

Bu örnek kodu tamamlayarak bu egzersizi bitirin.

set.seed(99)

# Create CV folds
folds <- ___

# Fit and evaluate models for all folds
cv_results <- fit_resamples(___,
                            ___,
                            resamples = ___,
                            ___)

# Collect cross-validated metrics
___
Kodu Düzenle ve Çalıştır