Machine Learning với Mô hình Dựa trên Cây trong R
Sandro Raabe
Data Scientist
ranger, randomForesttidymodels cho các gói này: rand_forest() (trong gói parsnip)
rand_forest()Siêu tham số:
mtry: số biến xét tại mỗi nút, mặc định:trees: số cây trong rừng min_n: kích thước nút nhỏ nhất cho phéprand_forest(mtry = 4,trees = 500,min_n = 10) %>%# Set the mode set_mode("classification") %>%# Use engine ranger or randomForest set_engine("ranger")
spec <- rand_forest(trees = 100) %>%set_mode("classification") %>%set_engine("ranger")
Đặc tả mô hình Random Forest(classification)Tham số chính: trees = 100Động cơ tính toán: ranger
spec %>% fit(still_customer ~ ., data = customers_train)
Đối tượng mô hình parsnip
Thời gian huấn luyện: 631ms
Kết quả Ranger
Số cây: 100
Cỡ mẫu: 9116
Số biến độc lập: 19
Mtry: 4
Kích thước nút mục tiêu: 10
rand_forest(mode = "classification") %>% set_engine("ranger", importance = "impurity") %>%fit(still_customer ~ ., data = customers_train) %>%vip::vip()

Machine Learning với Mô hình Dựa trên Cây trong R