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Fai delle predizioni

Fare predizioni con i dati è uno degli obiettivi fondamentali del Machine Learning. Ora che sai come dividere i dati e addestrare un modello, è il momento di fare predizioni su campioni mai visti con i tuoi modelli.

Farai delle predizioni sul tuo set di test usando un modello ottenuto adattando i dati di training a una specifica di albero.

Nel tuo workspace sono disponibili gli insiemi di dati che hai generato in precedenza (diabetes_train e diabetes_test) e una specifica di albero di decisione tree_spec, generata con il seguente codice:

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

Questo esercizio fa parte del corso

Machine Learning con modelli ad albero in R

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Istruzioni dell'esercizio

  • Adatta la tua specifica ai dati di training usando outcome come variabile target e tutti i predittori per creare model.
  • Usa il tuo modello per predire l'esito del diabete per ogni osservazione nel set di test e assegna il risultato a predictions.
  • Aggiungi l'esito reale del set di test a predictions come colonna chiamata true_class e salva il risultato come predictions_combined.
  • Usa la funzione head() per stampare le prime righe del risultato.

Esercizio pratico interattivo

Prova a risolvere questo esercizio completando il codice di esempio.

# 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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