Machine Learning avec des modèles à base d’arbres en R

Envie d’un peu de douceur ? Utilisez un jeu de données d’évaluations de chocolats pour construire des arbres de régression et évaluer leurs performances avec des mesures d’erreur adaptées. Vous dépasserez les incertitudes statistiques d’un simple découpage apprentissage/test grâce à des techniques savoureuses comme la validation croisée, puis irez plus loin en maîtrisant le compromis biais-variance.

Il est temps d’aller plus loin avec le réglage de vos hyperparamètres et l’interprétation des courbes ROC (receiver operating characteristic). Dans ce chapitre, vous exploiterez l’intelligence collective avec des modèles d’ensemble comme le bagging ou les forêts aléatoires, et vous construirez des ensembles capables de prévoir quels titulaires de cartes de crédit sont les plus susceptibles de résilier.

Prêt pour le haut de gamme des modèles à base d’arbres ? Appliquez le gradient boosting pour créer des ensembles puissants surpassant tout ce que vous avez vu ou construit. Apprenez à les ajuster finement et à comparer différents modèles pour choisir le meilleur pour la production.