Random Forest

Alberi di regressione e classificazione.

Opzioni

• data | object (required): oggetto delle matrici di valori. Default: none.
• y | (string|Factor) (required): variabile di risultato. Default: none.
• x | (array<(string|Factor)>|string|Factor) (required): una o più variabili predittrici. Default: none.
• type | string: attualmente è supportata solo la "classificazione" per le risposte categoriche. Default: 'Classification'.
• quantitative | array<string> (required): array di variabili in "dati" che sono "quantitative. Default: none.
• nTrees | number: numero di alberi. Default: 50.
• nTry | number: numero di predittori da controllare ad ogni divisione. Default: 1.
• impurityMeasure | string: misura dell'impurità (gini o entropia). Default: 'gini'.
• scoreThreshold | number: soglia di punteggio per la suddivisione. Default: 0.01.
• maxTreeDepth | number: profondità massima dell'albero. Default: 20.
• minItemsCount | number: minimo # di osservazioni nei nodi fogliacei. Default: 50.
• onPredict | function: richiamata con l'oggetto modello quando si fa clic sul pulsante predict. Default: none.

Esempi

Editore dal vivo

<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' ]}
/>

Risultato

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