Tam modelleme iş akışı
Bu egzersizde, last_fit() fonksiyonunu kullanarak bir lojistik regresyon modeli eğitecek ve ROC eğrisini ve ROC eğrisi altındaki alanı değerlendirerek test verisi üzerindeki performansını ölçeceksin.
Önceki egzersizlere benzer şekilde, telecom_df verisinde canceled_service değişkenini tahmin edeceksin, ancak model performansını iyileştirip iyileştiremeyeceğini görmek için ek bir yordayıcı değişken kullanacaksın.
Önceki egzersizlerden telecom_df tibble'ı, telecom_split ve logistic_model nesneleri çalışma alanına yüklendi. telecom_split nesnesi, telecom_df tibble'ını eğitim ve test kümelerine rastgele ayırma talimatlarını içerir. logistic_model nesnesi ise bir lojistik regresyon modelinin parsnip belirtimidir.
Bu egzersiz, kursun bir parçasıdır
R'de tidymodels ile Modelleme
Uygulamalı etkileşimli egzersiz
Bu egzersizi bu örnek kodu tamamlayarak deneyin.
# Train a logistic regression model
logistic_fit <- ___ %>%
last_fit(___,
split = ___)