Tạo bagged trees
Các mô hình ensemble như bagged trees thường mạnh hơn so với từng cây quyết định đơn lẻ. Mỗi cây trong ensemble sẽ "bỏ phiếu", và giá trị trung bình hoặc đa số phiếu chính là dự đoán của bạn. Cách này giúp bạn tận dụng trí tuệ bầy đàn thay vì phụ thuộc vào một cây duy nhất. Với bagged trees, phương pháp bootstrap đảm bảo rằng ở mỗi cây trong ensemble, chỉ một mẫu bootstrap (lấy mẫu có hoàn lại) từ bộ dữ liệu gốc được dùng để huấn luyện cây và tạo dự đoán.
Hãy thực hành bằng cách tự xây dựng một cây phân loại theo kiểu bagging!
Dữ liệu huấn luyện khách hàng thẻ tín dụng đã được nạp sẵn dưới tên customers_train.
Bài tập này là một phần của khóa học
Machine Learning với Mô hình Dựa trên Cây trong R
Bài tập tương tác thực hành trực tiếp
Hãy thử làm bài tập này bằng cách hoàn thành đoạn mã mẫu này.
# Create the specification
library(baguette)
spec_bagged <- ___ %>%
___ %>%
___(___, ___)
spec_bagged