Lo razonable es pensar que el "SÍ" de los árboles corresponde a los positivos. Es preocupante que tu modelo se empobrezca bastante al quitar variables "poco importantes" para el random forest. ¿Qué porcentaje de variables has quitado? Un saludo
Isidro Hidalgo Arellano Observatorio del Mercado de Trabajo Consejería de Economía, Empresas y Empleo http://www.castillalamancha.es/ -----Mensaje original----- De: R-help-es [mailto:[email protected]] En nombre de Jesús Para Fernández Enviado el: martes, 12 de abril de 2016 10:40 Para: Carlos Ortega <[email protected]> CC: [email protected] Asunto: Re: [R-es] Random Forest para clasificación No no, eso lo he sacaod, es decir, tengo la matriz de confusi n para las OK/NOK, lo que no entiendo es como extraer las conclusiones sobre el modelo, de cara a como afectan las variables. He seguido dos estrategias: 1-Crear arboles de clasificacion con las variables m s importantes del random Forest, pero el modelo se empobrece bastante. 2- Sacar los partialPlot, para ver la influencia de cada variable, pero no termino de entender el significado del eje Y para estos gr ficos. Por lo que he visto, con tu aportaci n primera, es que es el porcentaje de Votos OK/NOK, pero me queda la duda de saber si el 1 es el OK y el -1 el NOK o al rev s. Gracias Carlos! Jes s Date: Tue, 12 Apr 2016 10:28:44 +0200 Subject: Re: [R-es] Random Forest para clasificaci n From: [email protected] To: [email protected] CC: [email protected] Hola, Entonces, por tu ltima pregunta, tu duda no es realmente sobre el significado de "partialPlot" si no realmente si a la hora de hacer tu modelo, "randomForest" est haciendo una buena o mala clasificaci n. Es as ?. Porque entonces lo que hay que aclarar es otra cosa. Si lo que quieres determinar con precisi n es si cuando "randomForest" (o cualquier otro modelo) te est indicando que un individuo (una fila) pertenece o no a una clase determinada (en tu caso "OK" o "KO") lo que tienes que plantearte son otras cosas. Antes de hablar de ellas, prefiero confirmar contigo si es esto lo que buscas o no. Saludos,Carlos Ortegawww.qualityexcellence.es El 12 de abril de 2016, 10:17, Jes s Para Fern ndez <[email protected]> escribi : Gracias por la pronta respuesta, pero tras leer la contestaci n de la gente, sigo sin entender muy bien la explicaci n. Le responden lo siguiente: "Each point on the partial dependence plot is the average vote percentage in favor of the "Yes trees" class across all observations, given a fixed level of TRI. It's not a probability of correct classification. It has absolutely nothing to do with accuracy, true negatives, and true positives. When you see the phrase Values greater than TRI 30 begin to have a positive influence for classification in your model is an puffed-up way of saying Values greater than TRI 30 begin to predict "Yes trees" more strongly than values lower than TRI 30" Es decir, que el eje Y es el total de votos de una clase frente a la otra, pero como est codificado con -1 y +1, como se cual es la clase OK y la NOK? Gracias Jes s Date: Tue, 12 Apr 2016 10:04:15 +0200 Subject: Re: [R-es] Random Forest para clasificaci n From: [email protected] To: [email protected] CC: [email protected] Hola, Aqu tienes una explicaci n: http://stats.stackexchange.com/questions/121383/interpreting-y-axis-of-a-partial-dependence-plots Saludos,Carlos Ortegawww.qualityexcellence.es El 12 de abril de 2016, 7:13, Jes s Para Fern ndez <[email protected]> escribi : Buenas, Cuando estoy haciendo un random Forest para clasificaci n y hago el gr fico partialPlot, siendo mi respuesta OK/NOK, me sale en el eje X el valor de la variable, pero en el eje Y me salen valores de entre -1 y 1. Qu significado tiene? Adjunto un ejemplo: https://www.dropbox.com/s/4b92lqxi3592r0d/Captura.JPG?dl=0 Gracias!!! [[alternative HTML version deleted]] _______________________________________________ R-help-es mailing list [email protected] https://stat.ethz.ch/mailman/listinfo/r-help-es -- Saludos, Carlos Ortega www.qualityexcellence.es -- Saludos, Carlos Ortega www.qualityexcellence.es [[alternative HTML version deleted]] _______________________________________________ R-help-es mailing list [email protected] https://stat.ethz.ch/mailman/listinfo/r-help-es
