Zuvor hast du einen einfachen Entscheidungsbaum erstellt, der die Kreditwürdigkeit des Antragstellers und den beantragten Kreditbetrag zur Vorhersage des Kreditergebnisses verwendet.

Lending Club verfügt über zusätzliche Informationen über die Antragsteller, wie z. B. den Status des Wohneigentums, die Dauer der Beschäftigung, den Verwendungszweck des Kredits und frühere Insolvenzen, die für eine genauere Vorhersage nützlich sein können.

Erstelle mit allen verfügbaren Bewerberdaten ein anspruchsvolleres Kreditvergabemodell, indem du den zuvor erstellten zufälligen Trainingsdatensatz verwendest. Anschließend verwendest du dieses Modell, um Vorhersagen für den Testdatensatz zu treffen, um die Leistung des Modells bei zukünftigen Kreditanträgen zu schätzen.

Das Paket rpart wurde vorgeladen und die Datensätze loans_train und loans_test wurden erstellt.

Den Wald vor lauter Bäumen nicht sehen

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