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

cvičení

Vytváření predikcí

Předpovídání výsledků na základě dat je jedním ze základních cílů strojového učení. Teď, když víš, jak rozdělit data a natrénovat model, je čas dělat predikce pro nová, dosud neviděná data.

Budeš předpovídat výsledky pro testovací sadu pomocí modelu, který vznikne natrénováním trénovacích dat na specifikaci rozhodovacího stromu.

V pracovním prostředí máš k dispozici datové sady, které jsi vytvořil/a dříve (diabetes_train a diabetes_test), a specifikaci rozhodovacího stromu tree_spec vzniklou následujícím kódem:

tree_spec <- decision_tree() %>%
  set_engine("rpart") %>%
  set_mode("classification")

Pokyny

100 XP
  • Natrénuj svou specifikaci na trénovacích datech s proměnnou outcome jako cílovou a všemi prediktory, čímž vytvoříš objekt model.
  • Použij svůj model k předpovědi výsledku diabetu pro každé pozorování v testovací sadě a výsledek ulož do predictions.
  • Přidej skutečný výsledek z testovací sady do predictions jako sloupec s názvem true_class a výsledek ulož jako predictions_combined.
  • Pomocí funkce head() vypiš první řádky výsledku.