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演習

決定木モデルでの UMAP 次元削減

UMAP の可視化ができたところで、次はモデル構築に活用してみましょう。この演習では、前処理レシピで UMAP をクレジットデータに適用し、抽出したコンポーネントを使って決定木モデルを作るワークフローを構築します。クレジットデータの train と test セットは用意されています。embed ライブラリはすでに読み込まれています。

指示

100 XP
  • データに UMAP の次元削減を適用し、4 つのコンポーネントを抽出するレシピを作成します。
  • 分類用の decision_tree モデルを作成します。
  • ワークフローに UMAP レシピと決定木モデルを追加します。