結合測試資料集的結果

在測試資料集上評估模型效能，可以了解模型在新資料來源上的預測表現。這些洞見能幫助你溝通模型在解決問題或強化決策上的價值。

在計算分類評估指標（例如 sensitivity 或 specificity）之前，你必須先建立一個包含 yardstick 指標函式所需欄位的結果 tibble。

在這個練習中，你會用已訓練的模型來對 telecom_test 資料集的結果變數進行預測，並與 canceled_service 欄中的真實結果值結合。

你已在前一個練習載入訓練完成的模型 logistic_fit 與測試資料集 telecom_test。