So sánh với một bộ phân loại đơn lẻ
Bạn đã biết boosted trees là một trong những thuật toán Machine Learning tốt nhất hiện có. Để củng cố điều đó, bây giờ bạn sẽ so sánh AUC của một mô hình boosted với một bộ phân loại cây quyết định đơn giản.
Trong bài tập này, bạn sẽ dùng trọn bộ quy trình Machine Learning từ đặc tả đến đánh giá.
Dữ liệu huấn luyện customers_train đã được nạp sẵn.
Bài tập này là một phần của khóa học
Machine Learning với Mô hình Dựa trên Cây trong R
Bài tập tương tác thực hành trực tiếp
Hãy thử làm bài tập này bằng cách hoàn thành đoạn mã mẫu này.
set.seed(100)
# Specify, fit, predict, and combine with training data
predictions <- boost_tree() %>%
set_mode("___") %>%
set_engine("___") %>%
fit(still_customer ~ ., data = ___) %>%
predict(new_data = ___, type = "___") %>%
bind_cols(___)
# Calculate AUC
roc_auc(___,
truth = ___,
estimate = ___)