Criar random forest reduzida

Agora é hora de ajustar um modelo reduzido usando train_reduced e avaliá-lo usando test_reduced. rf_spec está disponível para você ajustar o modelo reduzido. O modelo completo teve um valor de F1 de 0,948. Ao ajustar e avaliar um modelo reduzido, lembre-se de que sempre há um equilíbrio entre simplicidade do modelo e desempenho do modelo. Você precisa decidir se os benefícios da redução do modelo valem qualquer queda no desempenho, caso ela ocorra.

Os pacotes tidyverse, tidymodels e vip já foram carregados para você.

Este exercício faz parte do curso

Redução de Dimensionalidade em R

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Instruções do exercício

Use rf_spec para ajustar o modelo reduzido de random forest.
Una as previsões do modelo reduzido a test_reduced.
Calcule a métrica F1 para o modelo reduzido.

Exercício interativo prático

Experimente este exercício completando este código de exemplo.

# Fit a reduced model
rf_reduced_fit <- ___ %>% 
  ___(___, ___ = ___)

# Create test set prediction data frame
predict_reduced_df <- ___ %>% 
  ___(predict = ___(___, ___))

# Calculate F1 performance
___(___, ___, ___)

Editar e executar o código