Chuẩn bị cho đánh giá hiệu năng bằng cross-validation

Giờ bạn đã biết cách tính các chỉ số hiệu năng cho một mô hình, bạn sẵn sàng mở rộng điều này cho tất cả các fold trong data frame cross-validation.

Bài tập này là một phần của khóa học

Machine Learning trong tidyverse

Xem khóa học

Hướng dẫn bài tập

Thêm cột nhị phân validate_actual cho mỗi fold cross-validation bằng cách chuyển tất cả giá trị "Yes" thành TRUE.
Dùng model để dự đoán xác suất nghỉ việc cho mỗi fold validate của cross-validation. Chuyển các xác suất dự đoán thành vector nhị phân, coi mọi xác suất lớn hơn 0.5 là TRUE. Đặt tên cột này là validate_predicted.

Bài tập tương tác thực hành trực tiếp

Hãy thử làm bài tập này bằng cách hoàn thành đoạn mã mẫu này.

cv_prep_lr <- cv_models_lr %>% 
  mutate(
    # Prepare binary vector of actual Attrition values in validate
    validate_actual = map(validate, ~.x$___ == "___"),
    # Prepare binary vector of predicted Attrition values for validate
    validate_predicted = map2(.x = ___, .y = ___, ~predict(.x, .y, type = "response") > ___)
  )

Chỉnh sửa và Chạy Mã