Créer une forêt aléatoire réduite

Il est maintenant temps d'ajuster un modèle réduit en utilisant train_reduced et de l'évaluer avec test_reduced. rf_spec est à votre disposition pour ajuster le modèle réduit. Le modèle complet avait une valeur F1 de 0,948. Lorsque vous ajustez et évaluez un modèle réduit, gardez en tête qu'il y a toujours un compromis entre la simplicité du modèle et sa performance. Vous devez juger si les avantages de la réduction du modèle valent toute baisse de performance, s'il y en a une.

Les coffrets tidyverse, tidymodels et vip ont été chargés pour vous.

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Réduction de dimension en R

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Instructions de l’exercice

Utilisez rf_spec pour ajuster le modèle de forêt aléatoire réduit.
Joignez les prédictions du modèle réduit à test_reduced.
Calculez la métrique F1 pour le modèle réduit.

Exercice interactif pratique

Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.

# Fit a reduced model
rf_reduced_fit <- ___ %>% 
  ___(___, ___ = ___)

# Create test set prediction data frame
predict_reduced_df <- ___ %>% 
  ___(predict = ___(___, ___))

# Calculate F1 performance
___(___, ___, ___)

Modifier et exécuter le code