Reducere UMAP într-un model decision tree
Acum că ai vizualizat o reducere UMAP, hai să punem UMAP la treabă în construirea unui model. În acest exercițiu, vei crea un workflow care aplică UMAP într-o rețetă de preprocesare pe datele de credit, apoi vei folosi componentele extrase pentru a construi un model decision tree. Seturile de date train și test pentru credit îți sunt puse la dispoziție. Biblioteca embed a fost deja încărcată.
Acest exercițiu face parte din cursul
Reducerea dimensionalității în R
Instrucțiuni pentru exercițiu
- Creează o rețetă care să aplice o reducere UMAP asupra datelor, rezultând patru componente extrase.
- Creează un model
decision_treepentru clasificare. - Adaugă rețeta UMAP și modelul decision tree la un workflow.
Exercițiu interactiv practic
Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.
# Create a recipe to apply UMAP feature extraction
umap_recipe <- recipe(___ ~ ___, data = ___) %>%
___(___()) %>%
___(___(), outcome = vars(___), num_comp = ___)
# Specify a decision tree model
umap_dt_model <- ___(___ = "___")
# Add the recipe and model to a workflow
umap_dt_workflow <- ___() %>%
add_recipe(___) %>%
add_model(___)
umap_dt_workflow