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Faire des prédictions

Réaliser des prédictions à partir des données est l’un des objectifs fondamentaux du Machine Learning. Maintenant que vous savez partitionner les données et ajuster un modèle, il est temps d’utiliser vos modèles pour prédire des observations inédites.

Vous allez effectuer des prédictions sur votre jeu de test à l’aide d’un modèle obtenu en ajustant les données d’entraînement à une spécification d’arbre.

Sont disponibles dans votre espace de travail les jeux de données que vous avez générés précédemment (diabetes_train et diabetes_test) ainsi qu’une spécification d’arbre de décision tree_spec, générée avec le code suivant :

tree_spec <- decision_tree() %>%
  set_engine("rpart") %>%
  set_mode("classification")

Cet exercice fait partie du cours

Machine Learning avec des modèles à base d’arbres en R

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Instructions

  • Ajustez votre spécification aux données d’entraînement en utilisant outcome comme variable cible et tous les prédicteurs pour créer model.
  • Utilisez votre modèle pour prédire l’issue du diabète pour chaque observation du jeu de test et affectez le résultat à predictions.
  • Ajoutez la véritable issue du jeu de test à predictions dans une colonne nommée true_class et enregistrez le résultat sous predictions_combined.
  • Utilisez la fonction head() pour afficher les premières lignes du résultat.

Exercice interactif pratique

Essayez cet exercice en complétant cet exemple de code.

# Train your model
model <- tree_spec %>% 
  ___

# Generate predictions
predictions <- ___(model,
                   ___)

# Add the true outcomes
predictions_combined <- predictions %>% 
  ___(true_class = ___)

# Print the first lines of the result
___
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