랜덤 포레스트 다시 보기

R의 caret로 배우는 Machine Learning

Zach Mayer

Data Scientist at DataRobot and co-author of caret

랜덤 포레스트 요약

  • glmnet보다 학습이 느림
  • 해석 가능성이 낮음
  • 종종(항상은 아님) glmnet보다 더 정확함
  • 튜닝이 더 쉬움
  • 전처리가 거의 필요 없음
  • 임계값 효과와 변수 상호작용을 포착
R의 caret로 배우는 Machine Learning

이탈(churn) 데이터에 랜덤 포레스트 적용

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

model_rf <- train(
  churn ~ ., 
  churnTrain,
  metric = "ROC",
  method = "ranger", 
  trControl = myControl
)
R의 caret로 배우는 Machine Learning

이탈 데이터에 랜덤 포레스트 적용

plot(model_rf)

붙여넣은 이미지-1261.png

R의 caret로 배우는 Machine Learning

연습해 봅시다!

R의 caret로 배우는 Machine Learning

Preparing Video For Download...