Ein Random-Forest-Modell erstellen

Obwohl ein Forest Hunderte von Bäumen enthalten kann, ist das Aufbauen eines Entscheidungsbaum-Forests oft sogar einfacher als das Erstellen eines einzelnen, stark getunten Baums.

Erstelle mit dem Paket randomForest einen Random Forest und vergleiche ihn mit den einzelnen Bäumen, die du zuvor gebaut hast.

Beachte, dass sich die Ergebnisse aufgrund der zufälligen Natur des Forests bei jeder Erstellung leicht unterscheiden können.

Diese Übung ist Teil des Kurses

Überwachtes Lernen in R: Klassifikation

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Anleitung zur Übung

Lade das Paket randomForest.
Erstelle ein Random-Forest-Modell unter Verwendung aller Variablen aus dem Kreditantrag. Die Funktion randomForest nutzt ebenfalls die Formelschreibweise.
Berechne die Genauigkeit des Random-Forest-Modells, um sie mit der ursprünglichen Baumgenauigkeit von 57,6 % zu vergleichen, und verwende dazu predict() und mean().

Interaktive Übung

Vervollständige den Beispielcode, um diese Übung erfolgreich abzuschließen.

# Load the randomForest package
___

# Build a random forest model
loan_model <- ___(___, data = ___)

# Compute the accuracy of the random forest
loans_test$pred <- ___
mean(___)

Code bearbeiten und ausführen