[R-es] Random Forest con poca "n" y muchos predictores

[rubenfcasal]

Hola de nuevo,

Se me olvidó comentar que adicionalmente RF selecciona al azar las 
variables explicativas en cada ajuste. Para más detalles recomendaría el 
libro:
An Introduction to Statistical Learning 
(http://www-bcf.usc.edu/~gareth/ISL; disponible de forma gratuita en 
pdf), e incluso hacer el correspondiente curso gratuito 
https://lagunita.stanford.edu/courses/HumanitiesSciences/StatLearning/Winter2016/about.

Un saludo, Rubén.


El 17/12/2018 a las 12:50, Rubén Fernández Casal escribió:
> Hola Gemma,
>
> En principio con el random forest no tendrías mucho problema. En 
> general con pocos datos los métodos de aprendizaje estadístico / 
> automático que requieren de una muestra de aprendizaje y otra de 
> validación podrían tener problemas. En estos casos sería recomendable 
> hacer bagging, remuestreo del conjunto de datos de entrenamiento, y 
> eso ya es lo que hacen los algoritmos estándar de RF como el 
> implementado en randomForest...
>
> Un saludo, Rubén.
>
>
> El jue., 13 de diciembre de 2018 10:01, Gemma Ruiz-Olalla 
> <gemma.ruizolalla using gmail.com <mailto:gemma.ruizolalla using gmail.com>> escribió:
>
>     Hola,
>
>     Me he iniciado hace poco en Machine Learning, y tengo una duda
>     sobre mis
>     conjuntos de datos: el primero tiene 37 variables explicativas y 116
>     instancias, y el segundo, 140 variables explicativas y 195
>     instancias. El
>     primero lo veo bien, ya que hay 3 veces más casos que variables
>     explicativas, pero creo que el segundo caso puede suponer un
>     problema al
>     haber casi el mismo número de predictores que de casos, verdad?
>
>     Para "arreglar" esto (en un Random Forest), tendría sentido hacer
>     iterar el
>     train() unas 50-100 veces? Ir guardando estos modelos
>     resultantes (entrenados) en una lista, para luego hacer una especie de
>     promedio con ellos, y éste resultante (sus parámetros ntree y
>     mtry) usarlo
>     para generar el modelo randomForest() definitivo.
>
>     Tiene sentido, o qué podría hacer si no?
>
>     Muchas gracias!
>
>     -- 
>     Gemma Ruiz-Olalla
>     gemma.ruizolalla using gmail.com <mailto:gemma.ruizolalla using gmail.com>
>
>             [[alternative HTML version deleted]]
>
>     _______________________________________________
>     R-help-es mailing list
>     R-help-es using r-project.org <mailto:R-help-es using r-project.org>
>     https://stat.ethz.ch/mailman/listinfo/r-help-es
>


-- 
Ruben Fernandez Casal
https://rubenfcasal.github.io
Department of Mathematics
Faculty of Computer Science
Universidade da Coruña
Corporate email: ruben.fcasal <at> udc <dot> es
--


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