Tối ưu hóa quy trình modeling
Hàm last_fit() được thiết kế để tinh gọn quy trình modeling trong tidymodels. Thay vì huấn luyện mô hình trên tập huấn luyện và tự dựng một tibble kết quả bằng tập kiểm tra, last_fit() thực hiện tất cả chỉ với một hàm.
Trong bài tập này, bạn sẽ huấn luyện cùng một mô hình logistic regression như ở các bài trước, nhưng sử dụng hàm last_fit().
Đối tượng chia dữ liệu telecom_split và đặc tả mô hình logistic_model đã được nạp vào phiên làm việc của bạn.
Bài tập này là một phần của khóa học
Mô hình hóa với tidymodels trong R
Hướng dẫn bài tập
- Truyền đối tượng
logistic_modelcủa bạn vào hàmlast_fit(). - Dự đoán
canceled_servicedựa trênavg_call_mins,avg_intl_mins, vàmonthly_charges. - Hiển thị các chỉ số hiệu năng của mô hình đã huấn luyện,
telecom_last_fit.
Bài tập tương tác thực hành trực tiếp
Hãy thử làm bài tập này bằng cách hoàn thành đoạn mã mẫu này.
# Train model with last_fit()
telecom_last_fit <- ___ %>%
last_fit(___,
split = ___)
# View test set metrics
telecom_last_fit %>%
___