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  3. sparklyr を使った Spark 入門（R）
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演習

ランダムフォレスト：予測

次は、ランダムフォレストモデルを使って予測を行いましょう。構文は勾配ブースティング木モデルと同じです。

指示

100 XP

Spark 接続は spark_conn として作成済みです。Spark に保存されているトレーニング用とテスト用のデータセットに対応するティブルは、それぞれ track_data_to_model_tbl と track_data_to_predict_tbl として事前定義されています。ランダムフォレストモデルは random_forest_model として事前定義されています。

  • テストデータに対するモデルの予測結果を格納する変数 predicted を定義します。
    • モデルとテストデータを引数として ml_predict() を呼び出します。この関数はテストデータセットに対する予測を生成し、prediction という新しい列として追加します。
  • 予測値と実際の値を比較できるよう、変数 responses を定義します。
    • 応答列 year を選択します。
    • 結果を収集します。
    • mutate() を使って、predicted で得られた予測値を追加します。