Huấn luyện, khám phá và đánh giá mô hình
Sau khi bạn đã định nghĩa một workflow với recipe và model, bạn có thể fit dữ liệu vào workflow đó. Việc này được thực hiện với tập huấn luyện. Mô hình đã huấn luyện sau đó được đánh giá bằng tập kiểm tra. Trong ví dụ này, biến mục tiêu là biến phân loại và bạn đang dùng logistic regression. Vì vậy, bạn sẽ đánh giá dự đoán trên tập kiểm tra bằng F measure. feature_selection_recipe, lr_model, attrition_wflow, train, và test từ bài trước đã được cung cấp để bạn sử dụng.
Các gói tidyverse và tidymodels đã được nạp sẵn cho bạn.
Bài tập này là một phần của khóa học
Giảm Chiều Dữ Liệu với R
Hướng dẫn bài tập
- Fit
attrition_wflowbằng dữ liệu huấn luyện. - Thêm dự đoán kiểm tra vào dữ liệu kiểm tra cùng với các giá trị
Attritiongốc. - Dùng
f_meas()để đánh giá hiệu năng của mô hình trên tập kiểm tra. - Hiển thị các ước lượng mô hình của
attrition_fit.
Bài tập tương tác thực hành trực tiếp
Hãy thử làm bài tập này bằng cách hoàn thành đoạn mã mẫu này.
# Fit workflow to train data
attrition_fit <-
___ %>% ___(___ = ___)
# Add the test predictions to the test data
attrition_pred_df <- ___(___, ___) %>%
bind_cols(___ %>% select(___))
# Evaluate F score
___(___, ___, ___)
# Display model estimates
___(___)