ランダムフォレストの再紹介

Rで学ぶ caret を使った Machine Learning

Zach Mayer

Data Scientist at DataRobot and co-author of caret

ランダムフォレストの復習

  • glmnet より学習が遅い
  • 解釈性が低い
  • しばしば（常にではない）glmnet より高精度
  • チューニングが容易
  • 前処理がほぼ不要
  • しきい値効果や変数間の相互作用を捉える
Rで学ぶ caret を使った Machine Learning

解約データでのランダムフォレスト

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

model_rf <- train(
  churn ~ ., 
  churnTrain,
  metric = "ROC",
  method = "ranger", 
  trControl = myControl
)
Rで学ぶ caret を使った Machine Learning

解約データでのランダムフォレスト

plot(model_rf)

貼り付けた画像-1261.png

Rで学ぶ caret を使った Machine Learning

演習に進みましょう！

Rで学ぶ caret を使った Machine Learning

Preparing Video For Download...