新しい値を予測する
新しい未知のデータの結果を予測するモデルを、predictive モデルと呼びます。数値の説明変数に加えて、このデータセットには他にも有用な列があります。この演習の目的は、利用可能なすべての説明変数を使って、チョコレートのテイスティングにおける最終評価（final rating grades）を予測することです。
あなたのワークスペースには、前の演習で作成した回帰木の仕様 chocolate_spec と、学習用とテスト用のデータ（chocolate_train と chocolate_test）が読み込まれています。
この演習はコースの一部です
Rで学ぶTree-Based ModelsによるMachine Learning
演習の手順
model_specを使って、データ中のすべての説明変数からfinal_gradeを予測する回帰木chocolate_modelを学習させます。chocolate_testの tibble を使ってfinal_gradeを予測します。- 予測結果を
chocolate_testの tibble に追加します。
実践的なインタラクティブ演習
このサンプルコードを完成させて、この演習に挑戦してみましょう。
# Train the model
chocolate_model <- model_spec %>%
___
# Predict new data
predictions <- predict(___,
___) %>%
# Add the test set
bind_cols(___)
predictions