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  3. R로 배우는 신용 위험 모델링
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더 많은 옵션으로 마지막 트리 만들기

이 연습에서는 영상에서 다룬 마지막 몇 가지 인수를 사용해 보겠습니다. rpart.control() 함수의 일부 설정을 바꾸고, rpart()의 weights 인수를 사용해 가중치를 포함하겠습니다. 벡터 case_weights는 이미 만들어져 작업 공간에 로드되어 있어요. 이 벡터에는 훈련 세트의 비연체 건에 가중치 1, 연체 건에 가중치 3이 들어 있습니다. 연체에 더 높은 가중치를 주면, 모델이 연체를 정확히 분류하는 것을 더 중요하게 여기게 됩니다.

คำแนะนำ

100 XP
  • 시드를 345로 설정하세요.
  • 제공된 코드에서 rpart()의 weights 인수에 case_weights를 전달해 추가하세요.
  • rpart.control에서 minsplit과 minbucket 인수를 각각 사용해 노드에서 허용되는 최소 분할 수를 5로, 리프 노드에서 허용되는 최소 관측치 수를 2로 변경하세요.
  • plotcp() 함수를 사용해 교차 검증 오류율이 최소가 되는 지점을 확인하세요.
  • which.min()을 사용해 tree_weights$cp에서 "xerror"가 최소인 행을 찾아 index에 할당하세요.
  • 제공된 코드를 사용해 교차 검증 오류가 최소가 되는 cp를 선택하세요.
  • 교차 검증 오류율이 최소가 되는 복잡도 매개변수로 트리를 가지치기(prune)하세요. 가지치기된 트리를 ptree_weights에 저장하세요.
  • prp() 함수를 사용해 가지치기된 트리를 그리세요. 두 번째 인수 extra를 포함하고 값을 1로 설정하세요.