Construire un modèle de forêt aléatoire

Bien qu'une forêt puisse contenir des centaines d'arbres, il est peut-être encore plus facile de créer une forêt d'arbres décisionnels que de créer un seul arbre très perfectionné.

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

Gardez à l'esprit qu'en raison de la nature aléatoire de la forêt, les résultats peuvent varier légèrement à chaque fois que vous créez la forêt.

Cet exercice fait partie du cours

Apprentissage supervisé en R : Classification

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Instructions

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

Exercice interactif pratique

Essayez cet exercice en complétant cet exemple de code.

# 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