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  3. Rで学ぶTree-Based ModelsによるMachine Learning
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演習

単一の分類器と比較する

勾配ブースティング木は、利用できる中でも優れたMachine Learningアルゴリズムの一つであることを学びました。その裏付けとして、ブースティングモデルのAUCを、単純な決定木分類器と比較してみましょう。

この演習では、仕様の作成から評価まで、Machine Learningのパイプライン全体を使います。

学習用データ customers_train はすでに読み込まれています。

指示1 / 2

undefined XP
  • 1
    • 提示された式を使ってブースティングモデルを指定・学習し、学習データに対して確率予測を行い、その結果をデータに追加してください。
    • 予測のインサンプルAUCを計算してください。
  • 2
    • 同じ処理を、単純な決定木分類器を使って行うようにコードを変更してください。