Các thước đo hiệu năng mô hình
Trong bài tập này, bạn sẽ dùng các hàm thước đo của yardstick để đánh giá hiệu năng mô hình trên tập dữ liệu kiểm tra.
Khi bạn huấn luyện mô hình logistic regression cho dữ liệu viễn thông ở Chương 2, bạn đã dự đoán canceled_service bằng avg_call_mins, avg_intl_mins, và monthly_charges. Độ nhạy (sensitivity) của mô hình khi đó là 0.42 và độ đặc hiệu (specificity) là 0.895.
Giờ bạn đã đưa vào tất cả biến dự báo sẵn có bằng kỹ thuật feature engineering, hãy so sánh hiệu năng của mô hình mới với kết quả trước đó.
Kết quả mô hình của bạn, telecom_results, đã được nạp vào phiên làm việc.
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.
# Create a confusion matrix
telecom_results %>%
___(truth = ___, estimate = ___)