ランダムフォレストモデルを構築する

森には何百本もの木が含まれることがありますが、高度にチューニングした1本の木を作るよりも、決定木の森を育てるほうが簡単な場合もあります。

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。

loans_train と loans_test データセットはあらかじめ読み込まれています。

ランダムフォレストは乱数に依存するため、毎回わずかに結果が異なる可能性があることに注意してください。

randomForest パッケージを読み込みます。
すべてのローン申請の変数を使ってランダムフォレストモデルを構築します。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、元の決定木の正解率 57.6% と比較しましょう。