¿Cuándo utilizar Random Forest?

Random Forest se considera como la “panacea” en todos los problemas de ciencia de datos. Util para regresión y clasificación. Un grupo de modelos “débiles”, se combinan en un modelo robusto. Sirve como una técnica para reducción de la dimensionalidad.

¿Qué es MTRY en Random Forest?

Mtry: Número de variables que se seleccionarán en cada partición de cada árbol del bosque. Es uno de los parámetros más importantes del bosque puesto que introduce una gran aleatoriedad al modelo, y dependiendo del número de variables seleccionadas se obtendrán mejores resultados en las predicciones del modelo.

¿Qué es bagging y boosting?

En los algoritmos de boosting, los modelos simples son utilizados secuencialmente, es decir, cada modelo simple va delante o detrás de otro modelo simple. La diferencia con el bagging es que en el boosting los algoritmos no se entrenan independientemente, sino que se ponderan según los errores de los anteriores.

¿Cómo funciona Random Forest en R?

Descripción: El método de Random Forest es una modificación del método Bagging, utiliza una serie de árboles de decisión, con el fin de mejorar la tasa de clasificación. Ejemplo en R: Clasificar tipo de flor atendiendo a sus características físicas como pueden ser el ancho y alto de los pétalos y sépalos.

¿Qué es el método combinado?

El método combinado trata de brindar especificidad de acuerdo a cada muestra con la que se está trabajando, para que puedan tenerse modelos a alcanzar. Dado que las muestras para combinar con la base del Phantom son específicas, se pueden tener valores ideales de cada disciplina deportiva y de cada país.

¿Cuáles son las ventajas de los modelos random forest?

Los modelos Random Forest tienen la ventaja de disponer del Out-of-Bag error, lo que permite obtener una estimación del error de test sin recurrir a la validación cruzada, que es computacionalmente costosa.

¿Cuáles son las ventajas de la implementación de Random Forest?

Random forest tiene menos hiperparámetros, lo que hace más sencillo su correcta implementación. Si existe una proporción alta de predictores irrelevantes, Random Forest puede verse perjudicado, sobre todo a medida que se reduce el número de predictores ( m) evaluados.

¿Qué son las series temporales?

Cuando se trabaja con series temporales, raramente se quiere predecir solo el siguiente elemento de la serie ( t + 1 ), sino todo un intervalo futuro o un punto alejado en el tiempo ( t + n ). A cada paso de predicción se le conoce como step. Existen varias estrategias que permiten generar este tipo de predicciones múltiples.