1. Učit se
    2. /
  2. Kurzy
    3. /
  3. Redukce dimenzionality v R
Connected

Cvičení

Vyhodnocení rozhodovacího stromu s redukcí pomocí UMAP

V předchozím cvičení jsi vytvořil/a workflow pro aplikaci UMAP a sestavení modelu rozhodovacího stromu. Teď je čas natrénovat model na trénovacích datech a porovnat jeho výkon s neredukovaným rozhodovacím stromem. Protože cílová proměnná credit_score je kategorická, použiješ k vyhodnocení výkonu modelů funkci f_meas(). Neredukovaný model a jeho předpovědi na testovací sadě jsou uloženy v dt_fit a predict_df. Workflow UMAP, které jsi vytvořil/a, je k dispozici v umap_dt_workflow. K dispozici máš také sady train a test.

Balíčky tidyverse, tidymodels a embed jsou již načteny.

Pokyny

100 XP
  • Pomocí f_meas vyhodnoť výkon neredukovaného modelu dt_fit.
  • Natrénuj redukovaný model UMAP pomocí umap_dt_workflow.
  • Vytvoř datový rámec s předpověďmi na testovací sadě pro redukovaný model UMAP.
  • Pomocí f_meas vyhodnoť výkon redukovaného modelu umap_dt_fit.