1. 学ぶ
  2. /
  3. コース
  4. /
  5. R での tidymodels によるモデリング

Connected

演習

ローンデータセットを探索する

workflows パッケージを使うと、parsnip のモデルと recipe オブジェクトをひとつのモデリング用 workflow オブジェクトにまとめて扱えます。これにより Machine Learning プロジェクトの管理がぐっと楽になり、複数のモデリングオブジェクトを個別に追跡する必要がなくなります。

この演習では、銀行の消費者ローンに関する財務情報を含む loans_df データセットを使用します。目的変数は loan_default です。

意思決定木モデルのオブジェクトを作成し、ローンデータ向けの特徴量エンジニアリングのパイプラインを指定します。loans_df の tibble はすでにセッションに読み込まれています。

指示1 / 2

undefined XP
    1
    2
  • 目的変数で層化するように指定し、loans_df からデータ分割オブジェクト loans_split を作成します。
  • 学習用データセットを作成します。
  • テスト用データセットを作成します。