ПочатиПочніть безкоштовно

Навчання, доповнення та оцінювання

Ви готові навчити робочий процес на тренувальних даних і оцінити його якість на тестовому спліті.

Пакет embed, об'єкт lr_workflow_glm і відповідні спліти test та train уже у вашому робочому середовищі.

Ця вправа є частиною курсу

Feature Engineering в R

Переглянути курс

Інструкції до вправи

  • Навчіть робочий процес на тренувальному наборі.
  • Доповніть отриману модель за допомогою тестового спліту.
  • Оцініть модель.

Інтерактивна практична вправа

Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.

# Fit the workflow to the training set
lr_fit_glm <- lr_workflow_glm %>%
  ___(train)

# Augment the fit using the test split
lr_aug_glm <- lr_fit_glm %>%
  ___(test)

# Assess the model
glm_metrics <- lr_aug_glm %>%
  class_evaluate(truth = ___,
                 estimate = .pred_class,
                 .pred_Yes)

glm_metrics
Редагувати та запускати код