Éviter les arbres trop volumineux
L'arbre construit sur l'ensemble complet des demandes est devenu extrêmement grand et complexe, avec des centaines de divisions et des feuilles ne contenant que quelques demandeurs. Un tel arbre serait presque impossible à interpréter pour un agent de prêts.
En utilisant des méthodes de pré-élagage pour arrêter la croissance plus tôt, vous pouvez empêcher un arbre de devenir trop grand et trop complexe. Voyez comment les options de contrôle de rpart pour la profondeur maximale de l'arbre et le nombre minimal d'observations pour une division influencent l'arbre obtenu.
Les jeux de données loans_train et loans_test ont été créés, et rpart a été préchargé.
Cette activité fait partie du cours
Apprentissage supervisé en R : Classification
Exercice interactif pratique
Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.
# 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(___)