R Language
Algoritmo de bosque aleatorio
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Introducción
RandomForest es un método conjunto para la clasificación o regresión que reduce la posibilidad de un ajuste excesivo de los datos. Los detalles del método se pueden encontrar en el artículo de Wikipedia sobre bosques aleatorios . La implementación principal para R está en el paquete randomForest, pero hay otras implementaciones. Ver la vista CRAN en Aprendizaje Automático .
Ejemplos básicos - Clasificación y Regresión
###### Used for both Classification and Regression examples
library(randomForest)
library(car) ## For the Soils data
data(Soils)
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## RF Classification Example
set.seed(656) ## for reproducibility
S_RF_Class = randomForest(Gp ~ ., data=Soils[,c(4,6:14)])
Gp_RF = predict(S_RF_Class, Soils[,6:14])
length(which(Gp_RF != Soils$Gp)) ## No Errors
## Naive Bayes for comparison
library(e1071)
S_NB = naiveBayes(Soils[,6:14], Soils[,4])
Gp_NB = predict(S_NB, Soils[,6:14], type="class")
length(which(Gp_NB != Soils$Gp)) ## 6 Errors
Este ejemplo se probó en los datos de entrenamiento, pero ilustra que la RF puede ser muy buena para los modelos.
######################################################
## RF Regression Example
set.seed(656) ## for reproducibility
S_RF_Reg = randomForest(pH ~ ., data=Soils[,6:14])
pH_RF = predict(S_RF_Reg, Soils[,6:14])
## Compare Predictions with Actual values for RF and Linear Model
S_LM = lm(pH ~ ., data=Soils[,6:14])
pH_LM = predict(S_LM, Soils[,6:14])
par(mfrow=c(1,2))
plot(Soils$pH, pH_RF, pch=20, ylab="Predicted", main="Random Forest")
abline(0,1)
plot(Soils$pH, pH_LM, pch=20, ylab="Predicted", main="Linear Model")
abline(0,1)
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