Rで学ぶTree-Based ModelsによるMachine Learning
Sandro Raabe
Data Scientist
1. ブートストラップ
2. アグリゲーション
library(baguette) spec_bagged <- bag_tree() %>% set_mode("classification") %>% set_engine("rpart", times = 100)
library(baguette) spec_bagged <- bag_tree() %>%
set_mode("classification") %>%
set_engine("rpart", times = 100)
バギング決定木モデル仕様（分類） 主な引数: cost_complexity = 0 min_n = 2 エンジン固有の引数: times = 100 計算エンジン: rpart
model_bagged <- fit(spec_bagged, formula = still_customer ~ ., data = customers_train)
parsnip モデルオブジェクト 学習時間: 23.9s バギング CART（分類、100 メンバー） 変数重要度の例: # A tibble: 19 x 4 term value std.error used <chr> <dbl> <dbl> <int> 1 total_trans_ct 876. 3.93 100 2 total_trans_amt 800. 4.54 100 3 total_revolving_bal 491. 3.67 100
parsnip モデルオブジェクト 学習時間: 23.9s
バギング CART（分類、100 メンバー）
変数重要度の例: # A tibble: 19 x 4 term value std.error used <chr> <dbl> <dbl> <int> 1 total_trans_ct 876. 3.93 100 2 total_trans_amt 800. 4.54 100 3 total_revolving_bal 491. 3.67 100
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