Specificeer een boosted ensemble
Boosting is geavanceerder dan bagging, omdat modellen sequentieel worden getraind: elk model bouwt voort op het vorige, in plaats van dat alle modellen parallel leren. Er zijn verschillende R-pakketten die dit krachtige algoritme implementeren, en tidymodels helpt je daarbij. Het biedt een eenvoudige interface om boosted trees te genereren.
Je taak in de volgende drie stappen is om de beginspecificatie te maken voor een ensemble van boosted trees dat je in de volgende oefeningen gaat gebruiken.
Deze oefening maakt deel uit van de cursus
Machine Learning met boomgebaseerde modellen in R
Interactieve oefening met praktijkervaring
Probeer deze oefening door deze voorbeeldcode aan te vullen.
# Specify the model class
boost_spec <-___()
boost_spec