Test veri kümesi sonuçlarını birleştirme
Modelinin test veri kümesi üzerindeki performansını değerlendirmek, modelinin yeni veri kaynaklarında ne kadar iyi tahmin yaptığını anlamanı sağlar. Bu içgörüler, modelinin sorun çözmede veya karar verme süreçlerini iyileştirmede sağladığı değeri anlatmana yardımcı olur.
Duyarlılık (sensitivity) veya özgüllük (specificity) gibi sınıflandırma metriklerini hesaplamadan önce, yardstick metrik fonksiyonlarının gerektirdiği sütunlara sahip bir sonuç tibble’ı oluşturmalısın.
Bu egzersizde, eğitilmiş modelini kullanarak telecom_test veri kümesindeki çıktı değişkenini tahmin edecek ve bunu canceled_service sütunundaki gerçek çıktı değerleriyle birleştireceksin.
Eğitilmiş modelin logistic_fit ve test veri kümen telecom_test, önceki egzersizden yüklendi.
Bu egzersiz, kursun bir parçasıdır
R'de tidymodels ile Modelleme
Uygulamalı etkileşimli egzersiz
Bu egzersizi bu örnek kodu tamamlayarak deneyin.
# Predict outcome categories
class_preds <- predict(___, new_data = ___,
type = ___)