使用所有可用預測變數評估模型效能
為了評估你縮減後模型的表現，先設下基準很重要。先量測完整模型的效能，才能理解縮減模型的取捨。回想你在先前練習中建立的變數重要性長條圖。
train 與 test 分割，以及你自訂的函式 class_evaluate()，都已載入至你的環境中。你已擬合好的模型已儲存為 fit_full。train 與 test 分割，以及你自訂的函式 class_evaluate()，都已載入至你的環境中。
本練習屬於課程
R 的特徵工程
練習說明
- 從已擬合的完整模型建立一個增補（augmented）物件。
- 使用
class_evaluate評估模型效能。
動手互動練習
試著完成這個範例程式碼，體驗一下這個練習。
# Create an augmented object from the fitted full model
aug_full <-
fit_full %>%
___(test)
# Assess model performance using class_evaluate
aug_full %>% ___(truth = ___,
estimate = .pred_class,
.pred_Yes)