Soigner les arbres de classification

Apprentissage supervisé en R : Classification

Brett Lantz

Instructor

Pré-élagage

Arrêt anticipé avec MaxDepth

Arrêt anticipé avec MinSplit

Apprentissage supervisé en R : Classification

Post-élagage

Élaguer une branche complexe

Tracer l'erreur selon la complexité

Apprentissage supervisé en R : Classification

Pré- et post-élagage avec R

# pre-pruning with rpart
library(rpart)
prune_control <- rpart.control(maxdepth = 30, minsplit = 20)

m <- rpart(repaid ~ credit_score + request_amt,
           data = loans,
           method = "class",
           control = prune_control)
# post-pruning with rpart
m <- rpart(repaid ~ credit_score + request_amt,
           data = loans,
           method = "class")

plotcp(m)

m_pruned <- prune(m, cp = 0.20)
Apprentissage supervisé en R : Classification

Passons à la pratique !

Apprentissage supervisé en R : Classification

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