51、数据分类算法：梯度提升、随机森林与模型评估

数据分类算法：梯度提升、随机森林与模型评估

在数据科学领域，准确地对数据进行分类是一项至关重要的任务。为了实现这一目标，我们可以采用多种强大的机器学习方法，如梯度提升、随机森林等。这些方法不仅能够处理复杂的数据，还能提供准确的预测结果。接下来，我们将详细介绍如何使用这些方法进行数据分类，并对模型进行评估。

梯度提升法进行数据计算与分类

梯度提升是一种强大的集成学习方法，它通过迭代地训练弱学习器来逐步提高模型的性能。以下是使用梯度提升法进行数据分类的详细步骤：
1. 安装并加载 gbm 包 ：

install.packages("gbm")
library(gbm)

2. 数据预处理 ：由于 gbm 函数仅接受0到1之间的响应值，因此需要将 yes/no 响应转换为数值响应（0/1）。

trainset$churn = ifelse(trainset$churn == "yes", 1, 0)

3. 训练模型 ：使用 gbm 函数对训练数据集进行训练。

set.seed(2)
churn.gb