Reapresentando random forest

Machine Learning com caret em R

Zach Mayer

Data Scientist at DataRobot and co-author of caret

Revisão de random forest

  • Mais lento para ajustar que glmnet
  • Menos interpretável
  • Frequentemente (mas nem sempre) mais preciso que glmnet
  • Mais fácil de ajustar
  • Exige pouco pré-processamento
  • Capta efeitos de limiar e interações entre variáveis
Machine Learning com caret em R

Random forest com dados de churn

set.seed(42)
churnTrain$churn <- factor(
  churnTrain$churn, levels = c("no", "yes")
)

model_rf <- train(
  churn ~ ., 
  churnTrain,
  metric = "ROC",
  method = "ranger", 
  trControl = myControl
)
Machine Learning com caret em R

Random forest com dados de churn

plot(model_rf)

pasted-image-1261.png

Machine Learning com caret em R

Vamos praticar!

Machine Learning com caret em R

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