Bagging ağaçları oluştur
Bagging ağaçları gibi ensemble modelleri, tek bir karar ağacından daha güçlüdür. Ensemble içindeki her ağaç bir oy verir ve ortalama ya da çoğunluk oyu tahminini oluşturur. Böylece tek bir ağaca güvenmek yerine sürü zekâsından yararlanırsın. Bagging ağaçlarında, bootstrap yöntemi her ensemble ağacında orijinal veri kümesinin yalnızca bir bootstrap örneğinin (yerine koyarak örnekleme) ağacı eğitmek ve tahmin üretmek için kullanılmasını sağlar.
Bunu pratiğe dökelim: Kendi bagging sınıflandırma ağacını kur!
Kredi kartı müşterilerine ait eğitim verisi customers_train olarak önceden yüklendi.
Bu egzersiz
R ile Ağaç Tabanlı Modellerle Machine Learning
kursunun bir parçasıdırUygulamalı interaktif egzersiz
Bu örnek kodu tamamlayarak bu egzersizi bitirin.
# Create the specification
library(baguette)
spec_bagged <- ___ %>%
___ %>%
___(___, ___)
spec_bagged