Випадкові ліси та вино

Machine Learning з пакетом caret в R

Max Kuhn

Software Engineer at RStudio and creator of caret

Випадкові ліси

  • Популярний тип моделі машинного навчання
  • Добрі для початківців
  • Стійкі до перенавчання
  • Дають дуже точні, нелінійні моделі
Machine Learning з пакетом caret в R

Випадкові ліси

  • На відміну від лінійних моделей, мають гіперпараметри
  • Гіперпараметри задають вручну
  • Впливають на підгонку та різняться між наборами даних
  • Типові значення часто підходять, але інколи їх слід коригувати
Machine Learning з пакетом caret в R

Випадкові ліси

  • Почніть із простого дерева рішень
  • Дерева рішень швидкі, але не дуже точні

Machine Learning з пакетом caret в R

Випадкові ліси

  • Підвищуйте точність, навчаючи багато дерев
  • Навчайте кожне на бутстреп-вибірці ваших даних
  • Це називають бутстреп-агрегація або bagging
  • Випадково вибирайте стовпці на кожному розщепленні
Machine Learning з пакетом caret в R

Запуск випадкового лісу

# Load some data
library(caret)
library(mlbench)
data(Sonar)

# Set seed
set.seed(42)

model <- train(
  Class ~ ., 
  data = Sonar, 
  method = "ranger"
)

вставлене зображення-1530.png

Machine Learning з пакетом caret в R

Візуалізація результатів

# Plot the results
plot(model)

Machine Learning з пакетом caret в R

Давайте потренуємось!

Machine Learning з пакетом caret в R

Preparing Video For Download...