모델과 레시피 지정하기

이제 학습용과 테스트용 데이터셋을 만들었으니, 다음 단계는 모델과 특성 공학 파이프라인을 지정하는 일입니다. 이는 모델 학습을 위한 workflow 객체를 만들 때 필요한 두 가지 구성 요소예요.

이번 연습 문제에서는 decision_tree()로 의사결정나무 모델 객체를 정의하고, recipe() 함수로 recipe 사양을 만듭니다.

loans_training 데이터는 이 세션에 이미 로드되어 있습니다.

이 연습은 강의의 일부입니다

R에서 tidymodels로 모델링하기

이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.

dt_model <- ___ %>% 
  # Specify the engine
  ___ %>% 
  # Specify the mode
  ___