ÎncepețiÎncepe gratuit

Antrenează foldurile

Acum că ai împărțit datele în folduri, e momentul să le folosești pentru antrenarea modelului și calcularea erorii out-of-sample pentru fiecare model în parte. Astfel, obții o estimare echilibrată a performanței specificației tale de model, deoarece ai evaluat-o out-of-sample de mai multe ori.

În spațiul tău de lucru este disponibil chocolate_folds, creat în exercițiul anterior (10 folduri ale setului de antrenament cu date despre ciocolată).

Acest exercițiu face parte din cursul

Machine Learning cu modele bazate pe arbori în R

Vezi cursul

Instrucțiuni pentru exercițiu

  • Demonstrează că îți amintești cum se face: creează tree_spec, o specificație de arbore de regresie folosind un motor "rpart".
  • Folosește fit_resamples() pentru a antrena foldurile cu tree_spec, modelând final_grade pe baza tuturor celorlalte variabile predictoare și evaluând cu atât MAE, cât și RMSE.

Exercițiu interactiv practic

Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.

# Create a specification
tree_spec <- ___ %>%
    ___
    ___

# Fit all folds to the specification
fits_cv <- ___(tree_spec,
               ___,
               resamples = ___,
               metrics = ___)

fits_cv
Editează și rulează codul