1. Learn
    2. /
  2. คอร์ส
    3. /
  3. Reducerea dimensionalității în R
Connected

แบบฝึกหัด

Evaluează modelul de arbore de decizie cu UMAP

În exercițiul anterior, ai creat un workflow pentru a aplica UMAP și a construi un model de arbore de decizie. Acum este momentul să antrenezi modelul folosind datele de antrenament și să îi compari performanța cu cea a modelului de arbore de decizie neredus. Deoarece variabila țintă credit_score este categorială, vei folosi f_meas() pentru a evalua performanța modelelor. Modelul neredus și predicțiile sale pe setul de testare sunt stocate în dt_fit, respectiv predict_df. Workflow-ul UMAP pe care l-ai creat se află în umap_dt_workflow. Seturile train și test sunt deja disponibile.

Pachetele tidyverse, tidymodels și embed au fost încărcate pentru tine.

คำแนะนำ

100 XP
  • Folosește f_meas pentru a evalua performanța modelului neredus dt_fit.
  • Antrenează modelul redus cu UMAP folosind umap_dt_workflow.
  • Creează setul de date cu predicțiile pe setul de testare pentru modelul redus cu UMAP.
  • Folosește f_meas pentru a evalua performanța modelului redus umap_dt_fit.