Побудова моделі випадкового лісу

Попри те, що ліс може містити сотні дерев, вирощування лісу рішень часто навіть простіше, ніж створення одного ретельно налаштованого дерева.

Скористайтеся пакетом randomForest, щоб побудувати випадковий ліс і порівняти його з окремими деревами, які ви створювали раніше.

Набори даних loans_train і loans_test уже завантажено для вас.

Майте на увазі, що через випадкову природу лісу результати можуть трохи відрізнятися щоразу, коли ви його створюєте.

Ця вправа є частиною курсу

Наглядове навчання в R: Класифікація

Переглянути курс

Інструкції до вправи

Завантажте пакет randomForest.
Побудуйте модель випадкового лісу з використанням усіх змінних заявки на позику. Функція randomForest також використовує формульний інтерфейс.
Обчисліть точність моделі випадкового лісу, щоб порівняти з точністю початкового дерева 57,6%, використовуючи predict() і mean().

Інтерактивна практична вправа

Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.

# Load the randomForest package
___

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

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

Редагувати та запускати код