Đánh giá hiệu năng với yardstick
Trong bài trước, bạn đã tự tính các chỉ số phân loại từ một ma trận nhầm lẫn mẫu. Gói yardstick được thiết kế để tự động hóa quy trình này.
Với các mô hình phân loại, các hàm của yardstick yêu cầu một tibble chứa kết quả mô hình làm đối số đầu tiên. Tibble này cần bao gồm giá trị thực tế của biến đầu ra, giá trị dự đoán của biến đầu ra và xác suất ước lượng cho từng giá trị của biến đầu ra.
Trong bài này, bạn sẽ dùng kết quả từ mô hình logistic regression telecom_results để tính các chỉ số hiệu năng.
Tibble telecom_results 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
Bài tập tương tác thực hành trực tiếp
Hãy thử làm bài tập này bằng cách hoàn thành đoạn mã mẫu này.
# Calculate the confusion matrix
___(___, truth = ___,
estimate = ___)