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연습 문제

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.

지침 1/3

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  • bag_tree()를 사용해 "rpart" 엔진으로 배깅 트리 분류 모델을 만들고, 배깅 트리를 20개 구축하세요.