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Estoy utilizando RandomForestSRC para crear un modelo de bosques aleatorios usando regresión, y quiero realizar una gridsearch en mtry óptimo, nodesize, ntrees, nodedepth en combinación para visualizar mejor el proceso de optimización. He intentado lo siguiente: mtry <- c(4,8,16) nodesize <- c(50,150,300) ntrees <- c(500,1000,2000) nodedepth <- c(5,10) frmodel <- . . . Read more
He creado un modelo Random Forest utilizando el paquete randomForest. model_rf <- randomForest(y ~ ., data = data_train, ntree = 1000, keep.forest = TRUE, importance = TRUE) Para calcular los valores de Shapley para las diferentes características basadas en este modelo RF, primero creo un “objeto explicador” y luego utilizo . . . Read more
Tengo un conjunto de datos para analizar los precios de criptomonedas en función del sentimiento de los Tweets y estoy utilizando regresión de bosques aleatorios. ¿Son buenos o malos los resultados que estoy obteniendo? ¿Cómo los interpreto?
Cuando ejecuto este fragmento de código: from yellowbrick.classifier import ROCAUC from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier rf = RandomForestClassifier(**{“max_features”: 0.4, “n_estimators”:15,”min_samples_leaf”: 0.1,”random_state”:42}) rf.fit(X_train, y_train) roc_viz = ROCAUC(rf) roc_viz.score(X_test, y_test) Obtengo este error: ‘RandomForestClassifier’ object has no attribute ‘targettype’ ¿Alguien tiene alguna idea? Gracias. Y cuando depuro, en la instrucción roc_viz = ROCAUC(rf) . . . Read more