regr-tree01

statlearning

trees

tidymodels

string

mtcars

Published

May 17, 2023

library(tidymodels)

Aufgabe

Berechnen Sie einfaches Prognosemodell auf Basis eines Entscheidungsbaums!

Modellformel: am ~ . (Datensatz mtcars)

Berichten Sie die Modellgüte (ROC-AUC).

Hinweise:

Tunen Sie den Komplexitätsparameter des Baumes.
Führen Sie eine \(v=2\)-fache Kreuzvalidierung durch (weil die Stichprobe so klein ist).
Beachten Sie die üblichen Hinweise.

Lösung

Setup

library(tidymodels)
data(mtcars)
library(tictoc)  # Zeitmessung

Für Klassifikation verlangt Tidymodels eine nominale AV, keine numerische:

mtcars <-
  mtcars %>% 
  mutate(am = factor(am))

Daten teilen

d_split <- initial_split(mtcars)
d_train <- training(d_split)
d_test <- testing(d_split)

Modell(e)

mod_tree <-
  decision_tree(mode = "classification",
                cost_complexity = tune())

Rezept(e)

rec1 <- 
  recipe(am ~ ., data = d_train)

Resampling

rsmpl <- vfold_cv(d_train, v = 2)

Workflow

wf1 <-
  workflow() %>%  
  add_recipe(rec1) %>% 
  add_model(mod_tree)

Tuning/Fitting

fit1 <-
  tune_grid(object = wf1,
            resamples = rsmpl)

Bester Kandidat

autoplot(fit1)

show_best(fit1)

cost_complexity	.metric	.estimator	mean	n	std_err	.config
0.0e+00	roc_auc	binary	0.5	2	0	pre0_mod01_post0
0.0e+00	roc_auc	binary	0.5	2	0	pre0_mod02_post0
0.0e+00	roc_auc	binary	0.5	2	0	pre0_mod03_post0
3.0e-07	roc_auc	binary	0.5	2	0	pre0_mod04_post0
2.3e-06	roc_auc	binary	0.5	2	0	pre0_mod05_post0

Finalisieren

wf1_finalized <-
  wf1 %>% 
  finalize_workflow(select_best(fit1))

Last Fit

final_fit <- 
  last_fit(object = wf1_finalized, d_split)

collect_metrics(final_fit)

.metric	.estimator	.estimate	.config
accuracy	binary	0.8750000	pre0_mod0_post0
roc_auc	binary	0.8750000	pre0_mod0_post0
brier_class	binary	0.1157407	pre0_mod0_post0

Categories:

statlearning
trees
tidymodels
string

---
exname: regression-tree01
expoints: 1
extype: string
exsolution: NA
categories:
- statlearning
- trees
- tidymodels
- string
- mtcars
date: '2023-05-17'
slug: regr-tree01
title: regr-tree01

---




```{r}
library(tidymodels)
```



# Aufgabe


Berechnen Sie einfaches Prognosemodell auf Basis eines Entscheidungsbaums!

Modellformel: `am ~ .` (Datensatz `mtcars`)

Berichten Sie die Modellgüte (ROC-AUC).

Hinweise:

- Tunen Sie den Komplexitätsparameter des Baumes.
- Führen Sie eine $v=2$-fache Kreuzvalidierung durch (weil die Stichprobe so klein ist).
- Beachten Sie die [üblichen Hinweise](https://datenwerk.netlify.app/hinweise).






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# Lösung

## Setup

```{r}
library(tidymodels)
data(mtcars)
library(tictoc)  # Zeitmessung
```


Für Klassifikation verlangt Tidymodels eine nominale AV, keine numerische:

```{r}
mtcars <-
  mtcars %>% 
  mutate(am = factor(am))
```



## Daten teilen

```{r}
d_split <- initial_split(mtcars)
d_train <- training(d_split)
d_test <- testing(d_split)
```


## Modell(e)


```{r}
mod_tree <-
  decision_tree(mode = "classification",
                cost_complexity = tune())
```


## Rezept(e)

```{r}
rec1 <- 
  recipe(am ~ ., data = d_train)
```



## Resampling

```{r}
rsmpl <- vfold_cv(d_train, v = 2)
```


## Workflow

```{r}
wf1 <-
  workflow() %>%  
  add_recipe(rec1) %>% 
  add_model(mod_tree)
```

## Tuning/Fitting


```{r}
fit1 <-
  tune_grid(object = wf1,
            resamples = rsmpl)
```


## Bester Kandidat

```{r}
autoplot(fit1)
```

```{r}
show_best(fit1)
```


## Finalisieren


```{r}
wf1_finalized <-
  wf1 %>% 
  finalize_workflow(select_best(fit1))
```


## Last Fit

```{r}
final_fit <- 
  last_fit(object = wf1_finalized, d_split)

collect_metrics(final_fit)
```




---

Categories: 

- statlearning
- trees
- tidymodels
- string