Создание сокращённой модели случайного леса
Теперь пришло время обучить сокращённую модель на основе train_reduced и оценить её с помощью test_reduced. Для обучения сокращённой модели вам доступен объект rf_spec. Значение F1 полной модели составляет 0,948. Помните, что при обучении и оценке сокращённой модели всегда приходится искать баланс между простотой модели и её качеством. Вам самостоятельно нужно решить, оправдывает ли упрощение модели возможное снижение её производительности.
Пакеты tidyverse, tidymodels и vip уже загружены.
Это упражнение является частью курса
Снижение размерности в R
Инструкции к упражнению
- Используйте
rf_spec, чтобы обучить сокращённую модель случайного леса. - Привяжите предсказания сокращённой модели к
test_reduced. - Вычислите метрику F1 для сокращённой модели.
Интерактивное практическое упражнение
Попробуйте выполнить это упражнение, дополнив этот пример кода.
# Fit a reduced model
rf_reduced_fit <- ___ %>%
___(___, ___ = ___)
# Create test set prediction data frame
predict_reduced_df <- ___ %>%
___(predict = ___(___, ___))
# Calculate F1 performance
___(___, ___, ___)