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调优随机森林模型

现在您已经有了可用的逻辑回归模型,接下来请准备一个随机森林模型,用于与其对比。

本练习是课程的一部分

Tidyverse 中的机器学习

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练习说明

  • 使用 crossing() 基于取值为 2、4、8、16 的 mtry 扩展交叉验证数据。
  • 为每个折数与 mtry 的组合构建随机森林模型。

交互式实操练习

通过完成这段示例代码来试试这个练习。

library(ranger)

# Prepare for tuning your cross validation folds by varying mtry
cv_tune <- cv_data %>%
  crossing(mtry = c(___)) 

# Build a cross validation model for each fold & mtry combination
cv_models_rf <- cv_tune %>% 
  mutate(model = map2(___, ___, ~ranger(formula = Attrition~., 
                                           data = .x, mtry = .y,
                                           num.trees = 100, seed = 42)))
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