Aan de slagGa gratis aan de slag

Voorspellingen maken

Voorspellingen doen met data is een van de belangrijkste doelen van Machine Learning. Nu je weet hoe je de data splitst en een model fit, is het tijd om met je modellen voorspellingen te maken voor ongeziene voorbeelden.

Je gaat voorspellingen maken voor je testset met een model dat je krijgt door de trainingsdata te fitten op een boom-specificatie.

In je werkruimte staan de gegevenssets die je eerder hebt gemaakt (diabetes_train en diabetes_test) en een beslisboom-specificatie tree_spec, die is aangemaakt met de volgende code:

tree_spec <- decision_tree() %>%
  set_engine("rpart") %>%
  set_mode("classification")

Deze oefening maakt deel uit van de cursus

Machine Learning met boomgebaseerde modellen in R

Cursus bekijken

Oefeninstructies

  • Fit je specificatie op de trainingsdata met outcome als doelvariabele en alle voorspellers om model te maken.
  • Gebruik je model om voor elke observatie in de testset de uitkomst van diabetes te voorspellen en sla het resultaat op in predictions.
  • Voeg de echte uitkomst van de testset toe aan predictions als een kolom true_class en sla dit op als predictions_combined.
  • Gebruik de functie head() om de eerste rijen van het resultaat te printen.

Praktische interactieve oefening

Probeer deze oefening eens door deze voorbeeldcode in te vullen.

# Train your model
model <- tree_spec %>% 
  ___

# Generate predictions
predictions <- ___(model,
                   ___)

# Add the true outcomes
predictions_combined <- predictions %>% 
  ___(true_class = ___)

# Print the first lines of the result
___
Code bewerken en uitvoeren