为交叉验证的性能做准备
既然您已经知道如何计算单个模型的性能指标，现在就可以将其扩展到交叉验证数据框中的所有折。
本练习是课程的一部分
Tidyverse 中的机器学习
练习说明
- 为每个交叉验证折添加二元列
validate_actual，将所有"Yes"值转换为TRUE。 - 使用
model对validate的每个交叉验证折预测离职概率。将预测概率转换为二元向量，把所有大于 0.5 的概率视为 TRUE。将该列命名为validate_predicted。
交互式实操练习
通过完成这段示例代码来试试这个练习。
cv_prep_lr <- cv_models_lr %>%
mutate(
# Prepare binary vector of actual Attrition values in validate
validate_actual = map(validate, ~.x$___ == "___"),
# Prepare binary vector of predicted Attrition values for validate
validate_predicted = map2(.x = ___, .y = ___, ~predict(.x, .y, type = "response") > ___)
)