Vous avez précédemment créé un arbre de décision simple qui utilisait la cote de crédit de la personne requérante et le montant du prêt demandé pour prédire l'issue du prêt.

Lending Club dispose d'autres renseignements sur les personnes requérantes, comme le statut de propriété du domicile, la durée d'emploi, l'objet du prêt et les faillites passées, qui peuvent aider à faire des prédictions plus précises.

En utilisant toutes les données disponibles sur les personnes requérantes, construisez un modèle d'octroi plus sophistiqué à partir de l'ensemble d'entraînement aléatoire créé précédemment. Ensuite, utilisez ce modèle pour faire des prédictions sur l'ensemble de test afin d'estimer la performance du modèle sur de futures demandes de prêt.

Le paquet rpart a été préchargé, et les ensembles de données loans_train et loans_test ont été créés.

Prendre des décisions avec des arbres

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