Definiowanie wzmocnionego zespołu modeli
Boosting jest bardziej zaawansowaną techniką niż bagging, ponieważ modele są trenowane sekwencyjnie – każdy kolejny model poprawia wyniki poprzedniego, zamiast uczyć się równolegle. Istnieje kilka pakietów R implementujących ten wydajny algorytm, a tidymodels zapewnia do nich wygodny, ujednolicony interfejs do tworzenia wzmocnionych drzew decyzyjnych.
Twoim zadaniem w kolejnych trzech krokach jest przygotowanie wstępnej specyfikacji dla zespołu wzmocnionych drzew, który wykorzystasz w następnych ćwiczeniach.
To ćwiczenie jest częścią kursu
Uczenie maszynowe z modelami drzewiastymi w R
Interaktywne ćwiczenie praktyczne
Spróbuj tego ćwiczenia, uzupełniając ten przykładowy kod.
# Specify the model class
boost_spec <-___()
boost_spec