建立隨機森林模型
雖然一個森林可能包含上百棵樹，但成長一個決策樹的森林，其實比打造一棵高度調校的單一樹還更容易。
使用 randomForest 套件，建立一個隨機森林，並看看與你先前建立的單一樹相比表現如何。
loans_train 與 loans_test 資料集已為你預先載入。
請記住，由於森林具有隨機性，每次建立森林時結果可能會略有不同。
本練習屬於課程
R 監督式學習：分類
練習說明
- 載入
randomForest套件。 - 使用所有貸款申請的變數建立一個隨機森林模型。
randomForest函式同樣支援 formula 介面。 - 使用
predict()與mean()計算隨機森林模型的正確率，並與原始決策樹 57.6% 的正確率比較。
動手互動練習
試著完成這個範例程式碼，體驗一下這個練習。
# Load the randomForest package
___
# Build a random forest model
loan_model <- ___(___, data = ___)
# Compute the accuracy of the random forest
loans_test$pred <- ___
mean(___)