एक रैंडम फॉरेस्ट मॉडल बनाना
भले ही एक फॉरेस्ट में सैकड़ों ट्री हों, एक डिसिजन ट्री फॉरेस्ट उगाना अक्सर एक अकेले, बारीकी से ट्यून किए गए ट्री बनाने से भी आसान होता है.
randomForest पैकेज का उपयोग करते हुए एक रैंडम फॉरेस्ट बनाइए और देखिए कि यह पहले बनाए गए सिंगल ट्रीज़ की तुलना में कैसा प्रदर्शन करता है.
loans_train और loans_test डेटासेट आपके लिए पहले से लोड हैं.
ध्यान रखें कि फॉरेस्ट की रैंडम प्रकृति के कारण, हर बार फॉरेस्ट बनाने पर नतीजे थोड़ा भिन्न हो सकते हैं.
यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है
R में Supervised Learning: Classification
अभ्यास निर्देश
randomForestपैकेज लोड करें.- सभी लोन एप्लिकेशन वैरिएबल्स का उपयोग करके एक रैंडम फॉरेस्ट मॉडल बनाइए.
randomForestफंक्शन भी फ़ॉर्मूला इंटरफेस का उपयोग करता है. predict()औरmean()का उपयोग करके रैंडम फॉरेस्ट मॉडल की एक्यूरेसी निकालें, ताकि इसे ओरिजिनल ट्री की 57.6% एक्यूरेसी से तुलना किया जा सके.
इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास
इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।
# Load the randomForest package
___
# Build a random forest model
loan_model <- ___(___, data = ___)
# Compute the accuracy of the random forest
loans_test$pred <- ___
mean(___)