Karar ağacı modelinde UMAP indirgeme

Artık bir UMAP indirgemesini görselleştirdiğine göre, UMAP’i model kurmada işe koyulalım. Bu egzersizde, kredi verilerine bir ön işleme tarifinde UMAP uygulayan bir workflow kuracak ve ardından çıkarılan bileşenleri kullanarak bir karar ağacı modeli oluşturacaksın. Kredi verisi train ve test kümeleri senin için hazır. embed kütüphanesi zaten yüklendi.

Bu egzersiz, kursun bir parçasıdır

R'de Boyutsal Azaltma

Kursa Göz Atın

Egzersiz talimatları

Veriye UMAP indirgeme uygulayacak ve dört bileşen çıkaracak bir tarif (recipe) oluştur.
Sınıflandırma için bir decision_tree modeli oluştur.
UMAP tarifini ve karar ağacı modelini bir workflow’a ekle.

Uygulamalı etkileşimli egzersiz

Bu egzersizi bu örnek kodu tamamlayarak deneyin.

# Create a recipe to apply UMAP feature extraction
umap_recipe <-  recipe(___ ~ ___, data = ___) %>% 
  ___(___()) %>% 
  ___(___(), outcome = vars(___), num_comp = ___)

# Specify a decision tree model
umap_dt_model <- ___(___ = "___")

# Add the recipe and model to a workflow
umap_dt_workflow <-  ___() %>% 
  add_recipe(___) %>% 
  add_model(___)
umap_dt_workflow

Kodu Düzenle ve Çalıştır