Comment utiliser R forêts aléatoires pour réduire les attributs ayant pas de classes distinctes?

Question

Je veux utiliser les forêts aléatoires pour la réduction de l'attribut. Un problème que j'ai dans mes données est que je n'ai pas de classe discrète - que continue, ce qui indique comment un exemple diffère de « normal ». Cet attribut de classe est une sorte de distance de zéro à l'infini. Est-il possible d'utiliser la forêt aléatoire pour ces données?

Answer 1

Cela devrait être aucun problème - RF simplement passer en mode de régression. Utilisez la fonction de randomForest du paquet randomForest.
Pour obtenir similitude d'objet avec l'argument de proximity=TRUE, comme:

randomForest(Sepal.Length~.,data=iris,proximity=TRUE)$proximity

Pour obtenir nœud pureté (indice de Gini comme) l'importance de l'attribut:

randomForest(Sepal.Length~.,data=iris)$importance[,"IncNodePurity"]

Pour obtenir l'augmentation moyenne de MSE (précision de diminution comme) l'importance de l'attribut:

randomForest(Sepal.Length~.,data=iris,importance=TRUE)$importance[,"%IncMSE"]