拟合各个折
现在您已经将数据分成了若干折，是时候用它们来训练模型，并计算每个模型的样本外误差。这样，您就能得到对该模型设定更稳健的性能估计，因为您多次在样本外进行了评估。
工作区中已提供 chocolate_folds，这是您在上一个练习中创建的对象（巧克力训练集的 10 折）。
本练习是课程的一部分
R 中的树模型机器学习
练习说明
- 展示一下您依然能搞定：创建
tree_spec，即使用"rpart"引擎的回归树规范。 - 使用
fit_resamples()将各个折拟合到tree_spec，用所有其他自变量建模final_grade，并同时使用 MAE 和 RMSE 进行评估。
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 specification
tree_spec <- ___ %>%
___
___
# Fit all folds to the specification
fits_cv <- ___(tree_spec,
___,
resamples = ___,
metrics = ___)
fits_cv