Réduction UMAP dans un modèle d'arbre de décision
Maintenant que vous avez visualisé une réduction UMAP, mettons UMAP à contribution dans la construction de modèles. Dans cet exercice, vous allez créer un workflow qui applique UMAP dans une recette de prétraitement aux données de crédit, puis utiliser les composantes extraites pour construire un modèle d'arbre de décision. Les ensembles de données de crédit train et test sont fournis. La bibliothèque embed a déjà été chargée.
Cette activité fait partie du cours
Réduction de dimension en R
Instructions de l’exercice
- Créez une recette pour appliquer une réduction UMAP aux données, donnant quatre composantes extraites.
- Créez un modèle
decision_treepour la classification. - Ajoutez la recette UMAP et le modèle d'arbre de décision à un workflow.
Exercice interactif pratique
Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.
# Create a recipe to apply UMAP feature extraction
umap_recipe <- recipe(___ ~ ___, data = ___) %>%
___(___()) %>%
___(___(), outcome = vars(___), num_comp = ___)
# Specify a decision tree model
umap_dt_model <- ___(___ = "___")
# Add the recipe and model to a workflow
umap_dt_workflow <- ___() %>%
add_recipe(___) %>%
add_model(___)
umap_dt_workflow