Ajuster une forêt aléatoire avec un réglage personnalisé

Maintenant que vous avez exploré les grilles de réglage par défaut fournies par la fonction train(), allons plus loin en personnalisant vos modèles.

Vous pouvez fournir autant de valeurs que vous le souhaitez pour mtry, de 2 jusqu’au nombre de colonnes du jeu de données. En pratique, les gains deviennent marginaux pour des valeurs très élevées de mtry. Vous allez donc utiliser une grille personnalisée qui explore 2 modèles simples (mtry = 2 et mtry = 3) ainsi qu’un modèle plus complexe (mtry = 7).