Modelo de random forest

Neste exercício, você vai usar a função randomForest() do pacote randomForest para construir um modelo de random forest que prevê churn dos clientes no conjunto de treinamento, training_set. A variável alvo se chama Future. Você também vai inspecionar e visualizar a importância das variáveis no modelo.

Este exercício faz parte do curso

Análise Preditiva com Dados em Rede em R

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Instruções do exercício

Carregue o pacote randomForest.
Use a função set.seed() com a semente 863.
Construa um random forest usando a função randomForest() e todas as variáveis em training_set. A variável resposta Future precisa ser um fator, então utilize a função as.factor().
Plote a importância das variáveis do modelo de random forest usando varImpPlot().

Exercício interativo prático

Experimente este exercício completando este código de exemplo.

# Load package
___(randomForest)

# Set seed
set.seed(___)

# Build model
rfModel <- ___(as.factor(___)~. ,data=training_set)

# Plot variable importance
varImpPlot(___)

Editar e executar o código