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  3. R での tidymodels によるモデリング
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演習

モデルとレシピの指定

学習用データセットとテストデータセットを作成できたので、次はモデルと特徴量エンジニアリングのパイプラインを指定します。これらは、モデル学習のための workflow オブジェクトを作成する際に必要な2つの要素です。

この演習では、decision_tree() で決定木のモデルオブジェクトを定義し、recipe() 関数で recipe の仕様を作成します。

loans_training データはすでにこのセッションに読み込まれています。

指示1 / 2

undefined XP
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    2
  • decision_tree() 関数を使って、rpart エンジンによる決定木の分類モデルを指定してください。