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연습 문제

ランダムフォレストモデルを作る

森には何百本もの木が含まれることがありますが、決定木の森を育てるのは、実は細かく調整した単一の木を作るよりも簡単な場合があります。

randomForest パッケージを使ってランダムフォレストを構築し、これまでに作成した単一の木と比べてみましょう。

フォレストはランダム性を含むため、毎回結果がわずかに異なる可能性があることに注意してください。

지침

100 XP
  • randomForest パッケージを読み込みます。
  • すべてのローン申請変数を使ってランダムフォレストモデルを作成します。randomForest 関数もフォーミュラインターフェースを使用します。
  • predict() と mean() を使ってランダムフォレストモデルの正解率を計算し、元の木の正解率 57.6% と比較します。