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演習

ランダムフォレストモデル

この演習では、randomForest パッケージの randomForest() 関数を使って、学習用データ training_set に含まれる顧客の解約（churn）を予測するランダムフォレストモデルを作成します。目的変数は Future です。 あわせて、モデルにおける各変数の重要度を確認し、可視化します。

指示

100 XP
  • randomForest パッケージを読み込みます。
  • 乱数シードを 863 に設定して set.seed() を使います。
  • randomForest() 関数で training_set のすべての変数を用いてランダムフォレストを構築します。応答変数 Future は factor 型である必要があるため、as.factor() を使用します。
  • varImpPlot() を使って、ランダムフォレストモデルの変数重要度をプロットします。