再次介紹隨機森林

使用 R 的 caret 進行 Machine Learning

Zach Mayer

Data Scientist at DataRobot and co-author of caret

隨機森林複習

  • 訓練比 glmnet 慢
  • 可解釋性較低
  • 通常（但不一定）比 glmnet 準確
  • 較容易調參
  • 幾乎不需前處理
  • 能捕捉閾值效應與變數交互作用
使用 R 的 caret 進行 Machine Learning

在流失資料上訓練隨機森林

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

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

在流失資料上訓練隨機森林

plot(model_rf)

貼上的圖片-1261.png

使用 R 的 caret 進行 Machine Learning

一起來練習吧！

使用 R 的 caret 進行 Machine Learning

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