変数の重要度

バギング木は、決定木の分散の大きさという問題を克服するアンサンブルモデルであることは、すでにご存じですね。さらにランダムフォレストでは、各木で特徴量のランダムなサブセットだけを使うことで、これを改良します。これによりアンサンブル間の相関がさらに下がり、予測性能が向上します。

この演習では、ランダムフォレストを自分で構築し、vip パッケージを使って予測変数の重要度を可視化します。学習用データ customers_train はワークスペースに読み込まれています。