Ein Boosting-Ensemble trainieren
Boosting-Ensembles gehören zu den leistungsstärksten Machine-Learning-Methoden, die es heute gibt. Nachdem du die theoretischen Grundlagen kennengelernt hast, ist es Zeit, sie in der Praxis anzuwenden. Du erstellst ein geboostetes Modell-Ensemble mit den Trainingsdaten der Kreditkartenkund:innen.
In deinem Workspace sind bereits die Trainingsdaten customers_train und die von dir zuvor erstellte Boosted-Tree-Spezifikation boost_spec vorab geladen.
Diese Übung ist Teil des Kurses
<Kurs>Maschinelles Lernen mit baumbasierten Modellen in R</Kurs>Interaktive praktische Übung
Versuche dich an dieser Übung, indem du diesen Beispielcode vervollständigst.
# Train the model on the training set
boost_model <- fit(___,
___,
___)
boost_model