Explorando o conjunto de dados de empréstimos
O pacote workflows permite agrupar modelos do parsnip e objetos recipe em um único objeto de modelagem workflow. Isso facilita bastante o gerenciamento de um projeto de Machine Learning e elimina a necessidade de controlar múltiplos objetos de modelagem.
Neste exercício, você vai trabalhar com o conjunto de dados loans_df, que contém informações financeiras sobre empréstimos ao consumidor em um banco. A variável de desfecho nesse conjunto é loan_default.
Você vai criar um objeto de modelo de árvore de decisão e especificar um pipeline de engenharia de atributos para os dados de empréstimo. O tibble loans_df já foi carregado na sua sessão.
Este exercício faz parte do curso
Modelagem com tidymodels em R
Exercício interativo prático
Experimente este exercício completando este código de exemplo.
# Create data split object
loans_split <- ___(___,
strata = ___)
# Build training data
loans_training <- ___ %>%
___
# Build test data
loans_test <- ___ %>%
___