Réintroduction des forêts aléatoires

Machine Learning avec caret en R

Zach Mayer

Data Scientist at DataRobot and co-author of caret

Rappel : forêt aléatoire

  • Ajustement plus lent que glmnet
  • Moins interprétable
  • Souvent (mais pas toujours) plus précis que glmnet
  • Plus facile à paramétrer
  • Très peu de prétraitement requis
  • Capte les effets de seuil et les interactions entre variables
Machine Learning avec caret en R

Forêt aléatoire sur les données de désabonnement

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

model_rf <- train(
  churn ~ ., 
  churnTrain,
  metric = "ROC",
  method = "ranger", 
  trControl = myControl
)
Machine Learning avec caret en R

Forêt aléatoire sur les données de désabonnement

plot(model_rf)

pasted-image-1261.png

Machine Learning avec caret en R

Passons à la pratique !

Machine Learning avec caret en R

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