Hola,
Las diferencias con respecto a un random forest (no sé si usaste
randomForest o ranger) pueden venir del resto de parámetros (los valores
por defecto de rpart están en rpart.control() ) son diferentes a los de
random forest (al menos para los de ranger), por ejemplo número de
elementos a
Gracias José Luis, y también a Carlos y a Juan. Respecto a lo que dices,
José Luis, de usar un random forest, es que es eso lo que estoy
programando, un RF. Tenía ya hecho el programa del bootstrap con árboles, y
a partir de él he programado un RF. He solucionado el problema que tenía
con lo que
Hola Manuel.
¿No has pensado en hacer un randomforest, poniendo qeu use todos los datos
en cada muestra bootstrap y un porcentaje de las variables?
El jue, 7 ene 2021 a las 1:42, Carlos Ortega ()
escribió:
> Hola Manuel,
>
> Esta es una forma, uso el conjunto de datos "car90" que viene incluido
Hola Manuel,
Esta es una forma, uso el conjunto de datos "car90" que viene incluido en
"rpart".
#-
library(rpart)
data(car90)
target <- c('Mileage')
vars <- setdiff(names(car90), target)
num_loops <- 10
for( i in 1:num_loops) {
num_vars <- 6
vars_samp <- vars[
Muy buenas, hago un árbol de regresión (aunque podría ser cualquier otro
análisis) dentro de un loop y quiero que en cada vuelta coja un conjunto
distinto de variables. En la df hay 19 predictores pero quiero que utilice
solo 6 de ellos, al azar, cada vez. ¿Qué debería poner donde hay un
