랜덤 포레스트 모델
이 연습 문제에서는 randomForest 패키지의 randomForest() 함수를 사용해 학습 데이터셋 training_set에 있는 고객의 이탈(churn)을 예측하는 랜덤 포레스트 모델을 구축합니다. 타깃 변수 이름은 Future입니다.
또한 모델에서 변수 중요도를 확인하고 시각화해 보겠습니다.
이 연습은 강의의 일부입니다
R로 배우는 네트워크 데이터 기반 Predictive Analytics
연습 안내
randomForest패키지를 로드하세요.- 시드를 863으로 설정하기 위해
set.seed()함수를 사용하세요. randomForest()함수를 사용해training_set의 모든 변수를 활용해 랜덤 포레스트를 구축하세요. 반응 변수Future는 factor여야 하므로as.factor()함수를 활용하세요.varImpPlot()을 사용해 랜덤 포레스트 모델의 변수 중요도를 시각화하세요.
실습형 인터랙티브 연습
이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.
# Load package
___(randomForest)
# Set seed
set.seed(___)
# Build model
rfModel <- ___(as.factor(___)~. ,data=training_set)
# Plot variable importance
varImpPlot(___)