ÎncepețiÎncepe gratuit

Comparație cu un clasificator simplu

Ai învățat că arborii cu boosting se numără printre cei mai performanți algoritmi de învățare automată disponibili. Pentru a ilustra acest lucru, vei compara acum AUC-ul unui model cu boosting cu cel al unui clasificator simplu de tip arbore de decizie.

În acest exercițiu, vei parcurge întregul pipeline de învățare automată, de la specificarea modelului până la evaluarea acestuia.

Datele de antrenament customers_train sunt deja preîncărcate.

Acest exercițiu face parte din cursul

Machine Learning cu modele bazate pe arbori în R

Vezi cursul

Exercițiu interactiv practic

Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.

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 = ___)
Editează și rulează codul