Processus complet d’ajustement du modèle avec last_fit()
Dans cet exercice, vous allez entraîner et évaluer les performances d’un modèle de régression linéaire qui prédit selling_price à partir de tous les prédicteurs disponibles dans le tibble home_sales.
Cet exercice vous permet de réaliser l’ensemble du processus d’ajustement d’un modèle avec tidymodels, depuis la définition de l’objet modèle jusqu’à l’évaluation de ses performances sur les données de test.
Plus tôt dans le chapitre, vous avez créé un objet rsample nommé home_split en passant le tibble home_sales à initial_split(). L’objet home_split contient les instructions pour diviser aléatoirement home_sales en ensembles d’entraînement et de test.
Le tibble home_sales et l’objet home_split ont été chargés dans cette session.
Cet exercice fait partie du cours
Modéliser avec tidymodels en R
Exercice interactif pratique
Essayez cet exercice en complétant cet exemple de code.
# Define a linear regression model
linear_model <- ___ %>%
set_engine(___) %>%
set_mode(___)