1. 학습
    2. /
  2. 강의
    3. /
  3. Tidyverse로 배우는 Machine Learning
Connected

연습 문제

랜덤 포레스트 모델 구축

여기서는 동일한 교차 검증 데이터를 사용하여 각 파티션에 대한 랜덤 포레스트를 구축(train 사용)하고 평가(validate 사용)합니다. 회귀 모델과 동일한 교차 검증 파티션을 사용하므로, 두 모델의 성능을 직접 비교할 수 있습니다.

참고: 랜덤 포레스트의 트리 수를 100개로 제한하여 적절한 시간 내에 학습이 완료되도록 합니다. ranger()의 기본 트리 수는 500개입니다.

지침

100 XP
  • ranger()를 사용하여 각 교차 검증 파티션의 train 데이터에 있는 모든 특성(feature)으로 life_expectancy를 예측하는 랜덤 포레스트를 구축하세요.
  • 방금 생성한 랜덤 포레스트 모델을 사용하여 validate의 관측값에 대한 life_expectancy를 예측하는 새 열 validate_predicted를 추가하세요.