Comment transformer un modèle élagué en un actif industriel prêt pour la production ?

Une fois l'élagage terminé, l'action propose plusieurs options de sortie pour industrialiser le modèleReprésentation mathématique entraînée sur des données pour capturer des tendances, prédire des résultats ou classifier des observations via des algorithmes (Régression, Forêt aléatoire, Gradient Boosting). :

Exemples pour l'action dtreePrune

Élagage par coût-complexité

Exemple simple montrant comment utiliser l'élagage par coût-complexité avec l'hyperparamètre `alpha`.

Élagage par erreur réduite avec extraction du score aStore

Cet exemple utilise une approche de validation par erreur réduite. Il évalue le modèle avec une table de validation (`table`), exige un nombre cible de feuilles (`nLeaf`), et sauvegarde le modèle optimisé au format %%aStore%% prêt à l'emploi !