No, no, me equivoqué; para obtener las predicciones sobre el OOB es
predict(mymodel).
No lo conozco, pero si me lo recomiendas tu, lo probaré ;-)
Por cierto, encontré la forma directa de obtener las predicciones
sobre el OOB; tan sencillo como predict(mymodel, newdata=misdatos).
No lo conozco, pero si me lo recomiendas tu, lo probaré ;-)
Por cierto, encontré la forma directa de obtener las predicciones
sobre el OOB; tan sencillo como predict(mymodel, newdata=misdatos).
Quoting Carlos Ortega :
Y prefieres "randomForest" a "ranger"...??...
El 31 de mayo de 2018,
Y prefieres "randomForest" a "ranger"...??...
El 31 de mayo de 2018, 13:03, Manuel Mendoza
escribió:
> Gracias Carlos. No uso caret, pero lo miraré.
>
>
>
> Quoting Carlos Ortega :
>
> Hola,
>>
>> Creo que si utilizas "caret" y en la función "trainControl()" defines
>> "oob"
>> como criterio
Gracias Carlos. No uso caret, pero lo miraré.
Quoting Carlos Ortega :
Hola,
Creo que si utilizas "caret" y en la función "trainControl()" defines "oob"
como criterio de randomización, puedes luego recuperar del objeto del
modelo, las predicciones individuales...
Saludos,
Carlos Ortega
Hola,
Creo que si utilizas "caret" y en la función "trainControl()" defines "oob"
como criterio de randomización, puedes luego recuperar del objeto del
modelo, las predicciones individuales...
Saludos,
Carlos Ortega
www.qualityexcellence.es
2018-05-31 12:56 GMT+02:00 Manuel Mendoza :
>
> Muy
Muy buenas, ¿sabe alguien cómo obtener las predicciones sobre el out
of bag que hace randomForest?
Manuel
.
--
Dr Manuel Mendoza
Department of Biogeography and Global Change
National Museum of Natural History (MNCN)
Spanish Scientific Council (CSIC)
C/
