Calculadora de bosque aleatorio

La calculadora de bosque aleatorio crea un modelo predictivo a partir de una variable dependiente y al menos dos predictores. Si la variable dependiente es categorica, numiqo ejecuta una clasificacion con bosque aleatorio. Si es metrica, numiqo ejecuta una regresion con bosque aleatorio.

Abra Analitica predictiva, seleccione Bosque aleatorio, elija la variable dependiente y despues las variables independientes.

Que es un bosque aleatorio?

Un bosque aleatorio es un metodo de conjunto. En lugar de usar un solo arbol de decision, construye muchos arboles con muestras bootstrap. En cada division solo se evalua un subconjunto aleatorio de predictores.

En clasificacion, cada arbol vota por una categoria. En regresion, cada arbol predice un valor numerico y el bosque usa el promedio de las predicciones.

Como funciona la calculadora?

La calculadora sigue un enfoque de tipo CART. Los modelos de clasificacion usan la impureza de Gini para las divisiones. Los modelos de regresion usan el error cuadratico. El rendimiento se estima con validacion out-of-bag.

Resultados del bosque aleatorio

La salida incluye una tabla de metodo, rendimiento out-of-bag e importancia relativa de variables. Los modelos de clasificacion tambien muestran una matriz de confusion. Los modelos de regresion muestran RMSE, MAE y R cuadrado.

Bosque aleatorio frente a arbol de decision

Un arbol de decision CHAID es mas facil de interpretar directamente. Un bosque aleatorio suele ser mejor para la prediccion, pero resume el modelo con metricas de rendimiento e importancia de variables.

Limitaciones

Las filas con valores faltantes en las variables seleccionadas se excluyen. La implementacion actual todavia no incluye prediccion para nuevas filas, graficos de dependencia parcial ni opciones avanzadas para valores faltantes.