사용자 지정 튜닝으로 랜덤 포레스트 적합하기

이제 train() 함수가 제공하는 기본 튜닝 그리드를 살펴보셨으니, 모델을 좀 더 맞춤화해 보겠습니다.

mtry에는 2부터 데이터셋의 열 개수까지 원하는 값을 얼마든지 지정할 수 있어요. 실전에서는 mtry를 아주 크게 늘려도 성능 향상은 점점 줄어들기 때문에, 여기서는 간단한 두 가지 모델(mtry = 2, mtry = 3)과 조금 더 복잡한 하나의 모델(mtry = 7)을 탐색하는 사용자 지정 튜닝 그리드를 사용하겠습니다.