Začněte nyníZačněte zdarma

Natrénuj model

Specifikace modelu je dobrý začátek – jako prázdné plátno pro malíře. Jenže stejně jako malíř potřebuje barvy, i specifikace potřebuje data. Teprve hotový model dokáže dělat předpovědi:

Specifikace modelu + data = model

V tomto cvičení natrénuješ rozhodovací strom, který modeluje riziko diabetu na základě zdravotních proměnných jako prediktorů. Cílová proměnná outcome říká, zda pacient diabetes má nebo nemá – jde tedy o binární klasifikační úlohu (existují jen dvě třídy). Dataset dále obsahuje zdravotní proměnné pacientů, například blood_pressure, age a bmi.

Po zbytek kurzu bude balíček tidymodels vždy předem načtený. V tomto cvičení máš v pracovním prostředí k dispozici také dataset diabetes.

Toto cvičení je součástí kurzu

Machine Learning with Tree-Based Models in R

Zobrazit kurz

Pokyny k cvičení

  • Vytvoř tree_spec, specifikaci rozhodovacího stromu s enginem rpart.
  • Natrénuj model tree_model_bmi, ve kterém outcome závisí pouze na prediktoru bmi, a to nafitováním datasetu diabetes na danou specifikaci.
  • Vypiš model do konzole.

Interaktivní cvičení na vyzkoušení si v praxi

Vyzkoušejte si toto cvičení dokončením tohoto ukázkového kódu.

# Create the specification
tree_spec <- ___() %>% 
  ___("rpart") %>% 
  ___

# Train the model
tree_model_bmi <- tree_spec %>% 
  ___

# Print the model
___
Upravit a spustit kód