Creează modele bagged trees
Modelele de ansamblu, precum bagged trees, sunt mai puternice decât arborii de decizie individuali. Fiecare arbore din ansamblu contribuie cu un vot, iar media sau votul majoritar reprezintă predicția finală. Astfel, beneficiezi de inteligența colectivă a ansamblului, fără a depinde de un singur arbore. La bagged trees, metoda bootstrap garantează că fiecare arbore din ansamblu este antrenat pe un eșantion bootstrap (selectat cu înlocuire) din setul de date original, pentru a genera predicția.
Pune în practică aceste noțiuni și construiește propriul tău model de clasificare bagged tree!
Datele de antrenament pentru clienții de carduri de credit sunt preîncărcate ca customers_train.
Acest exercițiu face parte din cursul
Machine Learning cu modele bazate pe arbori în R
Exercițiu interactiv practic
Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.
# Create the specification
library(baguette)
spec_bagged <- ___ %>%
___ %>%
___(___, ___)
spec_bagged