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 à l’esprit qu’il existe toujours un compromis entre la simplicité du modèle et ses performances. À vous de juger si les bénéfices de la réduction du modèle valent une éventuelle baisse de performance.

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

Cet exercice fait partie du cours

Réduction de dimension en R

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Instructions

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

Exercice interactif pratique

Essayez cet exercice en complétant cet exemple de code.

# 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