Модель случайного леса

В этом упражнении вы воспользуетесь функцией randomForest() из пакета randomForest, чтобы построить модель случайного леса для прогнозирования оттока клиентов на обучающей выборке training_set. Целевая переменная называется Future. Также вы изучите и визуализируете важность переменных в модели.

Это упражнение является частью курса

Прогнозная аналитика на основе сетевых данных в R

Посмотреть курс

Инструкции к упражнению

Загрузите пакет randomForest.
Используйте функцию set.seed() со значением зерна 863.
Постройте случайный лес с помощью функции randomForest(), используя все переменные из training_set. Переменная отклика Future должна быть фактором — примените для этого функцию as.factor().
Визуализируйте важность переменных модели случайного леса с помощью varImpPlot().

Интерактивное практическое упражнение

Попробуйте выполнить это упражнение, дополнив этот пример кода.

# Load package
___(randomForest)

# Set seed
set.seed(___)

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

# Plot variable importance
varImpPlot(___)

Редактировать и запускать код