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  3. R의 caret로 배우는 Machine Learning
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Exercise

사용자 지정 trainControl로 random forest 학습

제가 좋아하는 모델 중 하나는 random forest입니다. 비선형 결정나무 여러 개를 앙상블로 결합해 유연하면서도(대개 매우 정확한) 모델을 만듭니다.

여기서는 고전적인 randomForest 패키지 대신 ranger 패키지를 사용합니다. ranger는 randomForest를 재구현한 것으로, 결과는 거의 동일하지만 더 빠르고, 안정적이며, 메모리도 적게 사용합니다. R에서 random forest 모델링을 시작할 때 강력히 추천드립니다.

Instructions

100 XP

churn_x와 churn_y가 작업 공간에 로드되어 있습니다.

  • 이탈(churn) 데이터셋에 random forest 모델을 적합하세요. 이전과 같이 trainControl에는 반드시 myControl을 사용하고, "ranger" 메서드를 적용하세요.