Compare com um único classificador
Você aprendeu que boosted trees estão entre os melhores algoritmos de Machine Learning disponíveis. Para comprovar isso, agora você vai comparar a AUC de um modelo boosted com a de um classificador de árvore de decisão simples.
Neste exercício, você vai usar todo o pipeline de Machine Learning, da especificação à avaliação.
Os dados de treino customers_train ainda estão pré-carregados.
Este exercício faz parte do curso
Machine Learning com modelos baseados em árvores em R
Exercício interativo prático
Experimente este exercício completando este código de exemplo.
set.seed(100)
# Specify, fit, predict, and combine with training data
predictions <- boost_tree() %>%
set_mode("___") %>%
set_engine("___") %>%
fit(still_customer ~ ., data = ___) %>%
predict(new_data = ___, type = "___") %>%
bind_cols(___)
# Calculate AUC
roc_auc(___,
truth = ___,
estimate = ___)