Trenowanie drzewa regresji
Jak już wiesz, drzewa decyzyjne świetnie sprawdzają się w problemach klasyfikacji. Co więcej, można je też stosować do modelowania regresji. Strukturalna różnica polega na tym, że węzły liściowe zawierają wartości numeryczne zamiast klas.
W tym ćwiczeniu dopasowujesz drzewo regresji na podstawie zbioru danych o czekoladzie. Jest to bardzo podobne do tego, co robiłeś(-aś) w rozdziale 1 ze zbiorem danych diabetes.
W twoim środowisku pracy dostępne są dane treningowe chocolate_train.
To ćwiczenie jest częścią kursu
Uczenie maszynowe z modelami drzewiastymi w R
Instrukcje do ćwiczenia
- Zbuduj
model_spec– specyfikację drzewa regresji. - Korzystając z ramki danych
chocolate_train, użyjmodel_specdo wytrenowania drzewa regresji, które przewidujefinal_gradena podstawie wyłącznie numerycznych predyktorów w zbiorze danych.
Interaktywne ćwiczenie praktyczne
Spróbuj tego ćwiczenia, uzupełniając ten przykładowy kod.
library(tidymodels)
# Build the specification
model_spec <- decision_tree() %>%
set_mode(___) %>%
set_engine(___)
# Fit to the data
model_fit <- model_spec %>%
___(formula = ___,
data = ___)
model_fit