Random Forest

Arbres de régression et de classification.

Options

• data | object (required): les tableaux d'objets de valeur. Default: none.
• y | (string|Factor) (required): variable de résultat. Default: none.
• x | (array<(string|Factor)>|string|Factor) (required): une ou plusieurs variables prédictives. Default: none.
• type | string: Actuellement, seule la "classification" des réponses catégorielles est prise en charge. Default: 'Classification'.
• quantitative | array<string> (required): tableau de variables dans les "données" qui sont "quantitatives. Default: none.
• nTrees | number: nombre d'arbres. Default: 50.
• nTry | number: nombre de prédicteurs à vérifier à chaque scission. Default: 1.
• impurityMeasure | string: mesure d'impureté ("gini" ou "entropie"). Default: 'gini'.
• scoreThreshold | number: seuil de score pour le partage. Default: 0.01.
• maxTreeDepth | number: profondeur maximale de l'arbre. Default: 20.
• minItemsCount | number: nombre minimum d'observations dans les nœuds des feuilles. Default: 50.
• onPredict | function: rappel invoqué avec l'objet modèle lors du clic sur le bouton de prédiction. Default: none.

Exemples

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<RandomForest data={heartdisease} type="Classification" y="Complications" x={[ 'Age', 'Cost', 'Interventions', 'Gender' ]} quantitative={[ 'Age', 'Cost', 'Interventions' ]} />

<RandomForest 
    data={heartdisease} 
    type="Classification"
    y="Complications"
    x={[ 'Age', 'Cost', 'Interventions', 'Gender' ]}
    quantitative={[ 'Age', 'Cost', 'Interventions' ]}
/>

Résultat

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