Creează un random forest redus

Acum este momentul să antrenezi un model redus folosind train_reduced și să îl evaluezi cu test_reduced. rf_spec este disponibil pentru a antrena modelul redus. Modelul complet a avut o valoare F1 de 0,948. Pe măsură ce antrenezi și evaluezi un model redus, ține cont că există întotdeauna un compromis între simplitatea modelului și performanța acestuia. Va trebui să judeci dacă beneficiile reducerii modelului justifică orice scădere a performanței, dacă aceasta există.

Pachetele tidyverse, tidymodels și vip au fost deja încărcate.

Acest exercițiu face parte din cursul

Reducerea dimensionalității în R

Vezi cursul

Instrucțiuni pentru exercițiu

Folosește rf_spec pentru a antrena modelul random forest redus.
Asociază predicțiile modelului redus cu test_reduced.
Calculează metrica F1 pentru modelul redus.

Exercițiu interactiv practic

Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.

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

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

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

Editează și rulează codul