Huấn luyện và đánh giá mô hình
Giờ bạn đã xử lý giá trị khuyết và tạo biến giả, đã đến lúc đánh giá hiệu quả mô hình!
Bộ dữ liệu attrition, cùng với các tập test và train, công thức lr_recipe và mô hình logistic_model() bạn đã khai báo đều đã được nạp sẵn cho bạn.
Bài tập này là một phần của khóa học
Kỹ thuật đặc trưng (Feature Engineering) với R
Hướng dẫn bài tập
- Gom mô hình và recipe vào một workflow.
- Fit workflow với dữ liệu train.
- Tạo một data frame đã augment để đánh giá hiệu năng.
Bài tập tương tác thực hành trực tiếp
Hãy thử làm bài tập này bằng cách hoàn thành đoạn mã mẫu này.
# Bundle model and recipe in workflow
lr_workflow <- ___() %>%
add_model(lr_model) %>%
add_recipe(lr_recipe)
# Fit workflow to the train data
lr_fit <- ___(lr_workflow, data = train)
# Generate an augmented data frame for performance assessment
lr_aug <- lr_fit %>% ___(test)
lr_aug %>% roc_curve(truth = Attrition, .pred_No) %>% autoplot()
bind_rows(lr_aug %>% roc_auc(truth = Attrition, .pred_No),
lr_aug %>% accuracy(truth = Attrition, .pred_class))