Vytvoř model bagged trees
Ensemble modely, jako jsou bagged trees, jsou výkonnější než jednotlivé rozhodovací stromy. Každý strom v ensemblu odevzdá svůj hlas a výsledná předpověď vychází z průměru nebo většinového hlasování. Místo spoléhání na jediný strom tak využíváš kolektivní inteligenci celé skupiny. U bagged trees navíc metoda bootstrap zajišťuje, že každý strom v ensemblu je trénovaný na bootstrapovaném vzorku (vzorkovaném s vracením) původní datové sady.
Vyzkoušej si to v praxi a sestav vlastní klasifikační model bagged tree!
Trénovací data zákazníků kreditních karet jsou předem načtená jako customers_train.
Toto cvičení je součástí kurzu
Machine Learning with Tree-Based Models in R
Interaktivní cvičení na vyzkoušení si v praxi
Vyzkoušejte si toto cvičení dokončením tohoto ukázkového kódu.
# Create the specification
library(baguette)
spec_bagged <- ___ %>%
___ %>%
___(___, ___)
spec_bagged