Kredi veri kümesini keşfetme
workflows paketi, parsnip modelleri ve recipe nesnelerini tek bir modelleme workflow nesnesi içinde bir araya getirmeyi sağlar. Bu sayede bir Machine Learning projesini yönetmek çok daha kolaylaşır ve birden fazla modelleme nesnesini takip etme ihtiyacı ortadan kalkar.
Bu egzersizde, bir bankadaki tüketici kredilerine ait finansal bilgileri içeren loans_df veri kümesiyle çalışacaksın. Bu verideki sonuç değişkeni loan_default.
Bir karar ağacı model nesnesi oluşturacak ve kredi verisi için bir özellik mühendisliği hattı belirleyeceksin. loans_df tibble’ı oturumuna yüklendi.
Bu egzersiz, kursun bir parçasıdır
R'de tidymodels ile Modelleme
Uygulamalı etkileşimli egzersiz
Bu egzersizi bu örnek kodu tamamlayarak deneyin.
# Create data split object
loans_split <- ___(___,
strata = ___)
# Build training data
loans_training <- ___ %>%
___
# Build test data
loans_test <- ___ %>%
___