Tworzenie zredukowanego modelu lasu losowego
Czas dopasować zredukowany model przy użyciu train_reduced i ocenić go na danych test_reduced. Do dopasowania zredukowanego modelu możesz skorzystać z dostępnego obiektu rf_spec. Pełny model osiągnął wartość F1 równą 0,948. Dopasowując i oceniając zredukowany model, miej na uwadze, że zawsze istnieje kompromis między prostotą modelu a jego wydajnością. Trzeba samodzielnie ocenić, czy korzyści płynące z uproszczenia modelu są warte ewentualnego spadku jego skuteczności.
Pakiety tidyverse, tidymodels i vip zostały już wczytane.
To ćwiczenie jest częścią kursu
Redukcja wymiarowości w R
Instrukcje do ćwiczenia
- Użyj
rf_spec, aby dopasować zredukowany model lasu losowego. - Połącz przewidywania zredukowanego modelu z danymi
test_reduced. - Oblicz metrykę F1 dla zredukowanego modelu.
Interaktywne ćwiczenie praktyczne
Spróbuj tego ćwiczenia, uzupełniając ten przykładowy kod.
# Fit a reduced model
rf_reduced_fit <- ___ %>%
___(___, ___ = ___)
# Create test set prediction data frame
predict_reduced_df <- ___ %>%
___(predict = ___(___, ___))
# Calculate F1 performance
___(___, ___, ___)