ÎncepețiÎncepe gratuit

Antrenează modelul

O specificație de model este un bun punct de plecare, la fel ca pânza unui pictor. Dar, după cum pictorul are nevoie de culoare, specificația are nevoie de date. Doar modelul final poate face predicții:

Specificație model + date = model

În acest exercițiu, vei antrena un arbore de decizie care modelează riscul de diabet folosind variabile de sănătate ca predictori. Variabila răspuns, outcome, indică dacă pacientul are diabet sau nu – prin urmare, aceasta este o problemă de clasificare binară (există doar două clase). Setul de date conține și variabile de sănătate ale pacienților, precum blood_pressure, age și bmi.

Pe tot parcursul cursului, pachetul tidymodels va fi întotdeauna pre-încărcat. În acest exercițiu, setul de date diabetes este disponibil și în spațiul tău de lucru.

Acest exercițiu face parte din cursul

Machine Learning cu modele bazate pe arbori în R

Vezi cursul

Instrucțiuni pentru exercițiu

  • Creează tree_spec, o specificație pentru un arbore de decizie cu motorul rpart.
  • Antrenează un model tree_model_bmi, în care outcome depinde doar de predictorul bmi, ajustând setul de date diabetes la specificație.
  • Afișează modelul în consolă.

Exercițiu interactiv practic

Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.

# Create the specification
tree_spec <- ___() %>% 
  ___("rpart") %>% 
  ___

# Train the model
tree_model_bmi <- tree_spec %>% 
  ___

# Print the model
___
Editează și rulează codul