Random forests e vinho

Machine Learning com caret em R

Max Kuhn

Software Engineer at RStudio and creator of caret

Random forests

  • Tipo popular de modelo de machine learning
  • Bom para iniciantes
  • Robusto a overfitting
  • Gera modelos muito precisos e não lineares
Machine Learning com caret em R

Random forests

  • Diferente de modelos lineares, têm hiperparâmetros
  • Hiperparâmetros exigem definição manual
  • Podem afetar o ajuste e variar por conjunto de dados
  • Valores padrão costumam servir, mas às vezes precisam ajuste
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Random forests

  • Comece com uma árvore de decisão simples
  • Árvores são rápidas, mas pouco precisas

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Random forests

  • Melhore a precisão ajustando muitas árvores
  • Ajuste cada uma a uma amostra bootstrap dos dados
  • Chamado de bootstrap aggregation ou bagging
  • Amostre colunas aleatoriamente a cada divisão
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Executando um random forest

# Carregar alguns dados
library(caret)
library(mlbench)
data(Sonar)

# Definir semente
set.seed(42)

model <- train(
  Class ~ ., 
  data = Sonar, 
  method = "ranger"
)

pasted-image-1530.png

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Plotando os resultados

# Plotar os resultados
plot(model)

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Vamos praticar!

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