ランダムフォレストを使った初期分析例 | カメリオ開発者ブログ

今回は、時間がない中でデータをさくっと分析したいという人向けに、RのrandomForestパッケージを使った分析方法を紹介したいと思います。 まずデータの前処理では、難なくRのrandomForestに突っ込むための加工を施します。主なステップは以下の4つです。 1. データのサンプリング 初期分析の段階で全データを使う必要はないと考えます。変数のサイズにもよりますが、私は10%くらいのデータでまずやるようにしています。 2. 数値型の変数の欠損値は中央値で補完。さらに、欠損の有無そのものを新たな変数とする RのrandomForestのデフォルト設定では、欠損値があると実行できません。そのため、欠損値を補完する必要があります。 数値データの欠損は、本来は理由に応じて処理すべきですが、理由がわからなければ中央値で補完してしまいます。しかし、ただ単に補完してしまうと、数値が入っていたのか、

[sh19910711]

"RのrandomForestパッケージで用意されているpartialPlotという関数が役立ちます / 興味ある特定の変数のみを動かし、残りの変数を固定したときの結果に与えるmarginal effect（限界効果）を可視化"

[masaakimasao]

ランダムフォレスト