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  3. R에서 tidymodels로 모델링하기
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演習

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.

指示1 / 2

undefined XP
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  • decision_tree() 함수를 사용해 rpart 엔진으로 의사결정나무 분류 모델을 지정하세요.