Créer un modèle de forêt aléatoire

Même si une forêt peut contenir des centaines d'arbres, entraîner une forêt d'arbres de décision est souvent encore plus simple que de créer un seul arbre très optimisé.

À l'aide du paquet randomForest, construisez une forêt aléatoire et comparez-la aux arbres simples que vous avez créés précédemment.

Les jeux de données loans_train et loans_test sont déjà chargés pour vous.

Gardez en tête qu'en raison du caractère aléatoire de la forêt, les résultats peuvent légèrement varier chaque fois que vous la créez.

Cette activité fait partie du cours

Apprentissage supervisé en R : Classification

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Instructions de l’exercice

Chargez le paquet randomForest.
Créez un modèle de forêt aléatoire en utilisant toutes les variables de la demande de prêt. La fonction randomForest utilise aussi l'interface par formule.
Calculez la justesse du modèle de forêt aléatoire pour la comparer à la justesse de 57,6 % de l'arbre initial, en utilisant predict() et mean().

Exercice interactif pratique

Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.

# Load the randomForest package
___

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

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

Modifier et exécuter le code