Začněte nyníZačněte zdarma

Trénování regresního stromu

Rozhodovací stromy jsou užitečným nástrojem pro klasifikační úlohy — to už víš. Lze je ale použít i pro modelování regresních problémů. Strukturální rozdíl spočívá v tom, že listové uzly obsahují numerické hodnoty místo tříd.

V tomto cvičení použiješ dataset čokolád k natrénování regresního stromu. Postup je velmi podobný tomu, co jsi dělal/a v kapitole 1 s datasetem diabetes.

V pracovním prostředí máš k dispozici trénovací data chocolate_train.

Toto cvičení je součástí kurzu

Machine Learning with Tree-Based Models in R

Zobrazit kurz

Pokyny k cvičení

  • Vytvoř model_spec, specifikaci regresního stromu.
  • Pomocí datového rámce chocolate_train a specifikace model_spec natrénuj regresní strom, který předpovídá final_grade jen na základě numerických prediktorů v datech.

Interaktivní cvičení na vyzkoušení si v praxi

Vyzkoušejte si toto cvičení dokončením tohoto ukázkového kódu.

library(tidymodels)

# Build the specification
model_spec <- decision_tree() %>%
  set_mode(___) %>%
  set_engine(___)

# Fit to the data
model_fit <- model_spec %>%
  ___(formula = ___,
      data = ___)

model_fit
Upravit a spustit kód