Entraîner un ensemble par boosting
Les modèles d'ensemble par boosting comptent parmi les méthodes de Machine Learning les plus puissantes à ce jour. Après avoir vu les bases théoriques, il est temps de passer à la pratique. Vous allez créer un ensemble de modèles boostés à partir des données d'entraînement sur les titulaires de cartes de crédit.
Votre environnement contient déjà les données d'entraînement customers_train et la spécification d'arbre boosté que vous avez créée plus tôt, boost_spec.
Cette activité fait partie du cours
Machine Learning avec des modèles arborescents en R
Exercice interactif pratique
Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.
# Train the model on the training set
boost_model <- fit(___,
___,
___)
boost_model