预测新值
"预测型"模型用于对新的、未见过的数据进行结果预测。除了数值型自变量，数据集中还有其他有用的列。本练习的目标是基于所有可用的自变量，预测巧克力品鉴的最终评分等级。
您的工作区中已加载上一个练习中创建的回归树规范 chocolate_spec，以及训练集和测试集（chocolate_train 和 chocolate_test）。
本练习是课程的一部分
R 中的树模型机器学习
练习说明
- 使用
model_spec训练一个回归树chocolate_model，用数据中的所有自变量来预测final_grade。 - 使用
chocolate_testtibble 预测final_grade的取值。 - 将预测结果添加回
chocolate_testtibble。
交互式实操练习
通过完成这段示例代码来试试这个练习。
# Train the model
chocolate_model <- model_spec %>%
___
# Predict new data
predictions <- predict(___,
___) %>%
# Add the test set
bind_cols(___)
predictions