个人觉得随机森林的最大优点是不仅能预测还可以得出每个变量的重要性,这对于建模者来说是很有意义的,尤其在商业数据挖掘时,找出最重要的变量就可以为企业创造无限价值。
本文选自《R语言用逻辑回归、决策树和随机森林对信贷数据集进行分类预测》。
R语言用主成分PCA、 逻辑回归、决策树、随机森林分析心脏病数据并高维可视化 R语言基于树的方法:决策树,随机森林,Bagging,增强树 R语言用逻辑回归、决策树和随机森林对信贷数据集进行分类预测 spss modeler用决策树神经网络预测ST的股票 R语言中使用线性模型、回归决策树自动组合特征因子水平 R语言中自编基尼系数的CART...
可以通过构建简单的随机森林来输出变量的重要性排序(不同的包基于的原理不同,RandomForest包是基于CART算法)。 # 这里重点介绍以下自己写的这个函数,该函数先建立的一个随机森林model.forest.all,并利用importance函数来提取变量重要性(但是,这里传入参数是分别设置type=1、2,是利用两种指标来计算重要性,因此两种输出也...
# 划分数据集split= sample.splittrain= subset 逻辑回归 # 逻辑回归模型 - 使用所有变量fultaog = glm summary(fulog) fldaog = glmsummary(fuatLg) prdts = predict glm_le <-table ACCU 随机森林 rfoel<-randomForest# 获得重要性imprace # 选择重要的因素rfmdel<-randomForest# 误差plot ...
探索我们的训练模型变量的重要性 一旦我们在训练数据上训练了我们的模型,我们就可以使用该 vip 函数研究变量的重要性。 teeit <- tree__it %>% pull_orfowit() 变量重要性 接下来我们传递 tree_fit 给 vip() 函数。 我们从下面的结果中看到最重要的预测因子。
首先:安装需要的几个R语言包:ggplot2,VIM,ggrepel数据说明: 本文利用R语言的广义线性模型和随机森林模型分析网上比较流行的德国信用卡数据,下面的代码可以用来确定申请人是否有信用,以及他(或她)是否对贷款人有良好的信用风险。 提示:以下是本篇文章正文内容,下面案例可供参考 ...
Python信贷风控模型:Adaboost,XGBoost,SGD, SVC,随机森林, KNN预测信贷违约支付 左右滑动查看更多 01 02 03 04 summary(movies2$movie_facebook_likes) 盒状图 现在,开始探索性数据分析,首先,我们将使用箱图来可视化我们感兴趣的分类变量与响应变量。
PCA是一种用于描述变化的方法,显示数据集中的强相关性,从而使其易于探索和可视化数据。PCA通过以下方式对数据进行转换:(1)去除数据中的相关关系(2)按重要性对坐标进行排序。 我们可以检查crime数据的预测变量之间的相关性。 pairs(srm,c("o",Ed"o")) ...
视频:从决策树到随机森林:R语言信用卡违约分析信贷数据实例 这整个过程生成了一个树状结构。第一个分裂节点称为根节点。末端节点称为叶子并与类标签相关联。从根到叶的路径产生分类规则。 假设你是一名员工,你想吃食物。 您的行动方案将取决于多种情况。