Gracias Carlos, la verdad es que no me lo solucionó, seguramente por falta mía de conocimientos. Haré remuestreo como dice Jesús.
El vie, 22 ene 2021 a las 12:46, Carlos Ortega (<[email protected]>) escribió: > Hola Manuel, > > No dan una respuesta concluyente, pero sí algunas pistas... > > > https://stackoverflow.com/questions/57076570/how-to-calculate-class-weights-for-random-forests > > Gracias, > Carlos Ortega > www.qualityexcellence.es > > El vie, 22 ene 2021 a las 11:43, Manuel Mendoza (< > [email protected]>) escribió: > >> Buenos días, tengo una base de datos desequilibrados (unbalanced) en la >> que >> las ausencias son 9 veces más abundantes que las presencias (*ratio *= 9). >> Para árboles de clasificación utilizo una matriz de pérdidas >> parms=list(loss=matrix(c(0, >> FP, *ratio *,0)))o un vector de ponderación que le da 9 veces más peso a >> las presencias. Como cabría esperar, la sensibilidad y sensitividad se >> hacen parecidas. Pasan de ser >> 89/39 a 79/76 y kappa sube de 0.24 a 0.30. >> >> El problema surge cuando intento hacer lo mismo con random forest, y >> supongo que no lo estoy haciendo bien. Uso RFfit <- randomForest(Dep ~. , >> classwt = c(1, *ratio * ), data=data). La sensibilidad y sensitividad se >> quedan casi igual 90/40 y kappa también 0.25. >> >> Sé que se puede hacer con ranger, pero, por razones que no vienen al caso, >> no me viene bien cambiar. >> >> Gracias, como siempre, >> Manuel >> >> [[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 > [[alternative HTML version deleted]] _______________________________________________ R-help-es mailing list [email protected] https://stat.ethz.ch/mailman/listinfo/r-help-es
