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Prédire de nouvelles valeurs

Un modèle prédictif sert à prédire les résultats pour de nouvelles données jamais vues. En plus des prédicteurs numériques, l'ensemble de données contient d'autres colonnes utiles. L'objectif de cet exercice est de prédire la note finale d'une dégustation de chocolat à partir de toutes les autres variables prédictives disponibles.

Sont déjà chargés dans votre espace de travail la spécification d'arbre de régression créée au dernier exercice, chocolate_spec, ainsi que les données d'entraînement et de test (chocolate_train et chocolate_test).

Cette activité fait partie du cours

Machine Learning avec des modèles arborescents en R

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Instructions de l’exercice

  • Utilisez model_spec pour entraîner un arbre de régression chocolate_model qui prédit final_grade à partir de tous les prédicteurs des données.
  • Prédisez les valeurs de final_grade en utilisant le tibble chocolate_test.
  • Ajoutez les résultats au tibble chocolate_test.

Exercice interactif pratique

Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.

# Train the model
chocolate_model <- model_spec %>%
  ___

# Predict new data
predictions <- predict(___,
                       ___) %>%
  # Add the test set
  bind_cols(___)

predictions
Modifier et exécuter le code