Mô hình random forest
Trong bài tập này, bạn sẽ dùng hàm randomForest() trong gói randomForest để xây dựng mô hình random forest dự đoán churn cho các khách hàng trong tập dữ liệu huấn luyện training_set. Biến đích có tên là Future.
Bạn cũng sẽ kiểm tra và trực quan hóa mức độ quan trọng của các biến trong mô hình.
Bài tập này là một phần của khóa học
Phân tích dự đoán với dữ liệu mạng trong R
Hướng dẫn bài tập
- Nạp gói
randomForest. - Dùng hàm
set.seed()với seed 863. - Xây dựng một mô hình random forest bằng hàm
randomForest()với tất cả các biến trongtraining_set. Biến phản hồiFuturecần ở dạng factor, nên hãy dùng hàmas.factor(). - Vẽ biểu đồ tầm quan trọng của biến trong mô hình random forest bằng
varImpPlot().
Bài tập tương tác thực hành trực tiếp
Hãy thử làm bài tập này bằng cách hoàn thành đoạn mã mẫu này.
# Load package
___(randomForest)
# Set seed
set.seed(___)
# Build model
rfModel <- ___(as.factor(___)~. ,data=training_set)
# Plot variable importance
varImpPlot(___)