ÎncepețiÎncepe gratuit

Realizează predicții

Realizarea de predicții pe baza datelor este unul dintre obiectivele fundamentale ale învățării automate. Acum că știi cum să împarți datele și să antrenezi un model, e timpul să faci predicții despre eșantioane nevăzute.

Vei realiza predicții despre setul de testare folosind un model obținut prin antrenarea datelor de antrenament pe o specificație de arbore de decizie.

În spațiul de lucru ai la dispoziție seturile de date generate anterior (diabetes_train și diabetes_test) și specificația arborelui de decizie tree_spec, generată cu următorul cod:

tree_spec <- decision_tree() %>%
  set_engine("rpart") %>%
  set_mode("classification")

Acest exercițiu face parte din cursul

Machine Learning cu modele bazate pe arbori în R

Vezi cursul

Instrucțiuni pentru exercițiu

  • Antrenează specificația pe datele de antrenament folosind outcome ca variabilă țintă și toți predictorii, pentru a crea model.
  • Folosește modelul pentru a prezice rezultatul diabetului pentru fiecare observație din setul de testare și atribuie rezultatul variabilei predictions.
  • Adaugă rezultatul real din setul de testare la predictions ca o coloană numită true_class și salvează rezultatul ca predictions_combined.
  • Folosește funcția head() pentru a afișa primele rânduri ale rezultatului.

Exercițiu interactiv practic

Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.

# Train your model
model <- tree_spec %>% 
  ___

# Generate predictions
predictions <- ___(model,
                   ___)

# Add the true outcomes
predictions_combined <- predictions %>% 
  ___(true_class = ___)

# Print the first lines of the result
___
Editează și rulează codul