训练回归树
如您所知，决策树是解决分类问题的有用工具。此外，它也可以用于回归问题。 结构上的不同在于，叶节点上将是数值（而不是类别）。
本练习中，您将使用巧克力数据集来拟合一棵回归树。这与您在第 1 章使用 diabetes 数据集所做的非常相似。
工作区中已提供训练数据 chocolate_train。
本练习是课程的一部分
R 中的树模型机器学习
练习说明
- 构建
model_spec，即回归树的规格说明。 - 使用数据框
chocolate_train，基于model_spec训练一棵回归树，仅用数据中的数值型自变量来预测final_grade。
交互式实操练习
通过完成这段示例代码来试试这个练习。
library(tidymodels)
# Build the specification
model_spec <- decision_tree() %>%
set_mode(___) %>%
set_engine(___)
# Fit to the data
model_fit <- model_spec %>%
___(formula = ___,
data = ___)
model_fit