合并测试数据集结果

在测试数据集上评估模型性能，可以了解模型在新数据上的预测效果。这些洞见有助于您阐明模型在解决问题或改进决策中的价值。

在计算灵敏度（sensitivity）或特异度（specificity）等分类指标之前，您需要先创建一个包含 yardstick 指标函数所需列的结果 tibble。

在本练习中，您将使用已训练的模型在 telecom_test 数据集上预测目标变量，并与 canceled_service 列中的真实结果进行合并。

您已训练好的模型 logistic_fit 和测试数据集 telecom_test 已从上一个练习加载。