Creare un modello di random forest

Anche se una foresta può contenere centinaia di alberi, far crescere una foresta di alberi decisionali è forse ancora più semplice che costruire un singolo albero ottimizzato.

Usando il pacchetto randomForest, crea una random forest e confrontala con i singoli alberi che hai costruito in precedenza.

I dataset loans_train e loans_test sono già precaricati per te.

Tieni presente che, per via della natura casuale della foresta, i risultati possono variare leggermente ogni volta che la crei.

Questo esercizio fa parte del corso

Apprendimento supervisionato in R: Classificazione

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Istruzioni dell'esercizio

Carica il pacchetto randomForest.
Crea un modello di random forest usando tutte le variabili della richiesta di prestito. La funzione randomForest usa anch’essa l’interfaccia a formula.
Calcola l’accuratezza del modello di random forest per confrontarla con l’accuratezza dell’albero originale del 57,6% usando predict() e mean().

Esercizio pratico interattivo

Prova a risolvere questo esercizio completando il codice di esempio.

# Load the randomForest package
___

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

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

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