Criação de um modelo de floresta aleatória

Apesar do fato de que uma floresta pode conter centenas de árvores, cultivar uma floresta de árvores de decisão talvez seja ainda mais fácil do que criar uma única árvore altamente ajustada.

Usando o pacote randomForest, crie uma floresta aleatória e veja como ela se compara às árvores individuais que você criou anteriormente.

Lembre-se de que, devido à natureza aleatória da floresta, os resultados podem variar um pouco cada vez que você criar a floresta.

Este exercício faz parte do curso

Aprendizagem supervisionada em R: Classificação

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Instruções de exercício

Carregue o pacote randomForest.
Crie um modelo de floresta aleatória usando todas as variáveis do pedido de empréstimo. A função randomForest também usa a interface de fórmula.
Calcule a precisão do modelo de floresta aleatória para comparar com a precisão da árvore original de 57,6% usando predict() e mean().

Exercício interativo prático

Experimente este exercício preenchendo este código de exemplo.

# Load the randomForest package
___

# Build a random forest model
loan_model <- ___(___, data = ___)

# Compute the accuracy of the random forest
loans_test$pred <- ___
mean(___)

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