Construirea unui model de pădure aleatoare

Deși o pădure poate conține sute de arbori, crearea unei păduri de arbori de decizie este poate chiar mai simplă decât construirea unui singur arbore fin reglat.

Folosind pachetul randomForest, construiește o pădure aleatoare și compară rezultatele cu arborii individuali pe care i-ai creat anterior.

Seturile de date loans_train și loans_test sunt deja încărcate.

Reține că, din cauza naturii aleatoare a pădurii, rezultatele pot varia ușor de fiecare dată când creezi modelul.

Acest exercițiu face parte din cursul

Supervised Learning în R: Clasificare

Vezi cursul

Instrucțiuni pentru exercițiu

Încarcă pachetul randomForest.
Construiește un model de pădure aleatoare folosind toate variabilele din cererea de împrumut. Funcția randomForest utilizează și ea interfața de tip formulă.
Calculează acuratețea modelului de pădure aleatoare pentru a o compara cu acuratețea arborelui inițial de 57,6%, folosind predict() și mean().

Exercițiu interactiv practic

Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.

# Load the randomForest package
___

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

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

Editează și rulează codul