Random Forest 모델 만들기
수백 그루의 트리를 포함할 수 있는데도, 결정 트리의 숲을 키우는 일은 고도로 튜닝된 단일 트리를 만드는 것보다 오히려 더 쉬울 때가 많아요.
randomForest 패키지를 사용해 랜덤 포레스트를 만들어 보고, 앞에서 만든 단일 트리와 어떻게 다른지 비교해 보세요.
loans_train과 loans_test 데이터셋은 미리 로드되어 있어요.
포레스트의 무작위성 때문에, 매번 포레스트를 만들 때마다 결과가 조금씩 달라질 수 있다는 점을 기억하세요.
이 연습은 강의의 일부입니다
R로 배우는 Supervised Learning: 분류
연습 안내
randomForest패키지를 로드하세요.- 모든 대출 신청 변수를 사용해 랜덤 포레스트 모델을 만드세요.
randomForest함수도 포뮬러 인터페이스를 사용해요. predict()와mean()을 사용해 랜덤 포레스트 모델의 정확도를 계산하고, 원래 트리의 정확도 57.6%와 비교하세요.
실습형 인터랙티브 연습
이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.
# Load the randomForest package
___
# Build a random forest model
loan_model <- ___(___, data = ___)
# Compute the accuracy of the random forest
loans_test$pred <- ___
mean(___)