在决策树模型中使用 UMAP 降维
既然您已经可视化了 UMAP 降维，接下来把 UMAP 用到模型构建中。本练习中，您将搭建一个工作流，在预处理配方中对信用数据应用 UMAP，然后使用提取出的成分来构建一个决策树模型。已为您提供信用数据的 train 和 test 集合。embed 库已加载。
本练习是课程的一部分
R 中的降维
练习说明
- 创建一个配方，对数据应用 UMAP 降维，并得到 4 个提取成分。
- 创建一个用于分类的
decision_tree模型。 - 将 UMAP 配方和决策树模型添加到同一个工作流中。
交互式实操练习
通过完成这段示例代码来试试这个练习。
# 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