Kompletny proces dopasowania modelu z last_fit()
W tym ćwiczeniu wytrenujemy i ocenimy wydajność modelu regresji liniowej, który przewiduje selling_price na podstawie wszystkich predyktorów dostępnych w zbiorze danych home_sales.
To ćwiczenie daje ci możliwość przeprowadzenia całego procesu dopasowania modelu za pomocą tidymodels – od zdefiniowania obiektu modelu aż po ocenę jego wydajności na zbiorze testowym.
Wcześniej w tym rozdziale utworzono obiekt rsample o nazwie home_split, przekazując zbiór danych home_sales do funkcji initial_split(). Obiekt home_split zawiera instrukcje losowego podziału home_sales na zbiory treningowy i testowy.
Zbiór danych home_sales oraz obiekt home_split zostały wczytane do tej sesji.
To ćwiczenie jest częścią kursu
Modelowanie z tidymodels w R
Interaktywne ćwiczenie praktyczne
Spróbuj tego ćwiczenia, uzupełniając ten przykładowy kod.
# Define a linear regression model
linear_model <- ___ %>%
set_engine(___) %>%
set_mode(___)