Powrót do lasów losowych

Uczenie maszynowe z caret w R

Zach Mayer

Data Scientist at DataRobot and co-author of caret

Przegląd lasów losowych

  • Wolniejsze dopasowanie niż glmnet
  • Mniej interpretowalny
  • Często (choć nie zawsze) dokładniejszy niż glmnet
  • Łatwiejszy w strojeniu
  • Wymaga niewielkiego przetwarzania wstępnego
  • Wykrywa efekty progowe i interakcje zmiennych
Uczenie maszynowe z caret w R

Las losowy na danych churn

set.seed(42)
churnTrain$churn <- factor(
  churnTrain$churn, levels = c("no", "yes")
)
model_rf <- train(
  churn ~ ., 
  churnTrain,
  metric = "ROC",
  method = "ranger", 
  trControl = myControl
)
Uczenie maszynowe z caret w R

Las losowy na danych churn

plot(model_rf)

pasted-image-1261.png

Uczenie maszynowe z caret w R

Czas na ćwiczenia!

Uczenie maszynowe z caret w R

Preparing Video For Download...