배깅 트리 만들기
배깅 트리와 같은 앙상블 모델은 단일 결정 트리보다 더 강력해요. 앙상블에 있는 각 트리가 투표를 하고, 평균 또는 다수결 투표가 최종 예측이 됩니다. 이렇게 하면 하나의 트리에만 의존하지 않고 군집 지능을 활용할 수 있어요. 배깅 트리에서는 부트스트랩 방식으로, 각 앙상블 트리마다 원본 데이터셋의 일부만(복원 추출로 뽑은 부트스트랩 샘플) 사용해 트리를 학습하고 예측을 만들도록 보장합니다.
이제 직접 배깅 분류 트리를 만들어 보세요!
신용카드 고객 학습 데이터는 customers_train으로 미리 불러와 두었습니다.
이 연습은 강의의 일부입니다
R로 배우는 트리 기반 Machine Learning
실습형 인터랙티브 연습
이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.
# Create the specification
library(baguette)
spec_bagged <- ___ %>%
___ %>%
___(___, ___)
spec_bagged