Random Forest: tahmin

Şimdi random forest modelinle bazı tahminler üretmen gerekiyor. Söz dizimi, gradient boosted trees modeliyle olduğu gibi aynı.

Bu egzersiz, kursun bir parçasıdır

R ile sparklyr kullanarak Spark’a Giriş

Kursa Göz Atın

Egzersiz talimatları

spark_conn olarak bir Spark bağlantısı senin için oluşturuldu. Spark'ta depolanan eğitim ve test veri kümelerine bağlı tibbles sırasıyla track_data_to_model_tbl ve track_data_to_predict_tbl olarak önceden tanımlandı. Random forest modeli random_forest_model olarak önceden tanımlandı.

Test verimiz için modelin tahminlerini içeren predicted adlı bir değişken tanımla.
- Argüman olarak model ve test verisini vererek ml_predict() çağır. Bu fonksiyon test veri kümesi için tahminler üretir ve bunları prediction adlı yeni bir sütun olarak ekler.
Tahmin edilen yanıtları gerçek yanıtlarla karşılaştırmaya hazırlamak için responses değişkenini tanımla:
- year yanıt sütununu seç.
- Sonuçları topla.
- predicted içindeki tahminleri eklemek için mutate() kullan.

Uygulamalı etkileşimli egzersiz

Bu egzersizi bu örnek kodu tamamlayarak deneyin.

# Training, testing sets & model are pre-defined
track_data_to_model_tbl
track_data_to_predict_tbl
random_forest_model

# Predict the responses for the testing data
predicted <- ml_predict(
      ___,
      ___) %>% pull(prediction)

# Create a response vs. actual dataset
responses <- ___

Kodu Düzenle ve Çalıştır