Zabránění přerůstání stromů
Strom natrénovaný na celé sadě dat žadatelů vyrostl do obrovských rozměrů a extrémní složitosti – měl stovky větvení a listy obsahující jen hrstku žadatelů. Takový strom by byl pro úvěrového poradce prakticky nečitelný.
Pomocí metod předběžného prořezávání pro předčasné zastavení růstu můžeš stromu zabránit, aby se stal příliš velkým a složitým. Podívej se, jak parametry rpart pro maximální hloubku stromu a minimální počet rozdělení ovlivňují výsledný strom.
Datové sady loans_train a loans_test jsou připraveny a balíček rpart je předem načten.
Toto cvičení je součástí kurzu
Supervised Learning v R: Klasifikace
Interaktivní cvičení na vyzkoušení si v praxi
Vyzkoušejte si toto cvičení dokončením tohoto ukázkového kódu.
# Grow a tree with maxdepth of 6
loan_model <- ___
# Make a class prediction on the test set
loans_test$pred <- ___
# Compute the accuracy of the simpler tree
mean(___)