1. Učit se
    2. /
  2. Kurzy
    3. /
  3. Machine Learning with Tree-Based Models in R
Connected

cvičení

Porovnání AUC

Porovnávání různých modelů je základem výběru toho nejlepšího. V posledních dvou cvičeních provedeš srovnání všech typů modelů, se kterými ses v tomto kurzu setkal/a: rozhodovacích stromů, baggingu, náhodných lesů a gradientního boostingu.

Všechny modely byly pečlivě vyladěny a natrénovány na stejné trénovací sadě customers_train, přičemž předpovědi byly vytvořeny pro testovací sadu customers_test. Výsledky jsou číselné pravděpodobnosti a jsou dostupné jako preds_combined v tvé session:

tibble [1,011 × 5]
 $ preds_tree    : 0.144 0.441 ...
 $ preds_bagging : 0.115 0.326 ...
 $ preds_forest  : 0 0 0 0.286 ...
 $ preds_boosting: 0.136 0.149 ...
 $ still_customer: "no","no", ...

Instrukce 1/3

undefined XP
  • 1
    • Vypočítej AUC pro každý sloupec předpovědí v preds_combined, vždy s použitím still_customer jako sloupce pravdy.
  • 2
    • Spoj výsledky do jednoho tibble.
  • 3
    • Uprav kód tak, aby argumenty funkce bind_rows() byly pojmenovány decision_tree, bagged_tree, random_forest a boosted_tree.