Félicitations !
Modéliser avec tidymodels en R
David Svancer
Data Scientist
L'écosystème tidymodels
Modélisation de régression
Spécifier des modèles avec parsnip
Entraîner et évaluer des modèles de régression linéaire
Modélisation de classification
Régression logistique avec logistic_reg()
Évaluer une classification avec matrices de confusion et courbes ROC
Feature engineering
Ajuster finement les modèles avec validation croisée
Profils de performance avec validation croisée et fit_resamples()
