Explorando el conjunto de datos de préstamos
El paquete workflows permite agrupar modelos de parsnip y objetos de recipe en un único objeto de modelado workflow. Esto facilita mucho la gestión de un proyecto de Machine Learning y evita tener que llevar el control de múltiples objetos de modelado.
En este ejercicio, trabajarás con el conjunto de datos loans_df, que contiene información financiera sobre préstamos al consumo de un banco. La variable objetivo en estos datos es loan_default.
Crearás un objeto de modelo de árbol de decisión y definirás una canalización de ingeniería de características para los datos de préstamos. El tibble loans_df ya se ha cargado en tu sesión.
Este ejercicio forma parte del curso
Modelado con tidymodels en R
Ejercicio interactivo práctico
Prueba este ejercicio y completa el código de muestra.
# Create data split object
loans_split <- ___(___,
strata = ___)
# Build training data
loans_training <- ___ %>%
___
# Build test data
loans_test <- ___ %>%
___