BaşlayınÜcretsiz başlayın

Tahmin yap

Verilerle tahmin yapmak, Machine Learning'in temel hedeflerinden biridir. Artık veriyi nasıl böleceğini ve bir modeli nasıl kuracağını bildiğine göre, modellerinle görülmemiş örnekler hakkında tahmin yapma zamanı.

Eğitim verisini bir ağaç tanımına uydurarak elde edilen bir modelle test kümen hakkında tahminler yapacaksın.

Çalışma alanında, daha önce oluşturduğun veri kümeleri (diabetes_train ve diabetes_test) ve aşağıdaki kodla üretilmiş bir karar ağacı tanımı tree_spec bulunuyor:

tree_spec <- decision_tree() %>%
  set_engine("rpart") %>%
  set_mode("classification")

Bu egzersiz, kursun bir parçasıdır

R ile Ağaç Tabanlı Modellerle Machine Learning

Kursa Göz Atın

Egzersiz talimatları

  • Tanımını, hedef değişken olarak outcome ve tüm yordayıcıları kullanarak eğitim verisine uydur ve model oluştur.
  • Modelini kullanarak test kümesindeki her gözlem için diyabet sonucunu tahmin et ve sonucu predictions değişkenine ata.
  • Gerçek test kümesi sonucunu true_class adlı bir sütun olarak predictions içine ekle ve sonucu predictions_combined olarak kaydet.
  • Sonucun ilk satırlarını yazdırmak için head() fonksiyonunu kullan.

Uygulamalı etkileşimli egzersiz

Bu egzersizi bu örnek kodu tamamlayarak deneyin.

# Train your model
model <- tree_spec %>% 
  ___

# Generate predictions
predictions <- ___(model,
                   ___)

# Add the true outcomes
predictions_combined <- predictions %>% 
  ___(true_class = ___)

# Print the first lines of the result
___
Kodu Düzenle ve Çalıştır