Comparar con un solo clasificador
Has aprendido que los árboles potenciados (boosted trees) están entre los mejores algoritmos de Machine Learning disponibles. Para demostrarlo, ahora compararás el AUC de un modelo potenciado con el de un clasificador de árbol de decisión simple.
En este ejercicio, usarás toda la canalización de Machine Learning, desde la especificación hasta la evaluación.
Los datos de entrenamiento customers_train siguen precargados.
Este ejercicio forma parte del curso
Machine Learning con modelos basados en árboles en R
Ejercicio interactivo práctico
Prueba este ejercicio y completa el código de muestra.
set.seed(100)
# Specify, fit, predict, and combine with training data
predictions <- boost_tree() %>%
set_mode("___") %>%
set_engine("___") %>%
fit(still_customer ~ ., data = ___) %>%
predict(new_data = ___, type = "___") %>%
bind_cols(___)
# Calculate AUC
roc_auc(___,
truth = ___,
estimate = ___)