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Message par Dreamerstar le Mer 18 Fév 2015 - 20:28

Bonjour à tous,
J'aimerais utiliser le critère d'information d'Akaike corrigé (du package MuMIn) pour pouvoir comparer 2 fonctions, rpart et random forest. Seulement je rencontre ce type d'erreur:

Erreur dans UseMethod("logLik") :
pas de méthode pour 'logLik' applicable pour un objet de classe "c('randomForest.formula', 'randomForest')"

Je me suis renseigné et j'ai vue qu'une seule personne avait ce type d'erreur, c'était quand 2 packages étaient incompatible. J'ai donc utilisé AIC déjà intégré, mais je rencontre toujours ce type de problème. Je ne sais pas à quoi c'est dû... Auriez vous une idée? Merci.

Dreamerstar

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Message par Nik le Jeu 19 Fév 2015 - 5:49

Bonjour,

Je ne sais pas exactement comment se fait l'estimation des paramètres dans un algo random forest mais à mon avis comme il n'y a pas de réelle estimation de paramètre, je suppose que derrière ce n'est pas une vraisemblance qui est utilisé. Donc pas de vraisemblance, pas de log-vraisemblance et donc pas d'AIC (et d'ailleurs aucun critère d'information). C'est ce que dis le message d'erreur.

C'est déjà de toute façon à mon avis très peu probable de pouvoir comparer les modèles issus de 2 algo différents via un critère d'information. C'est déjà pas simple quand on veut comparer des glm de 2 familles différentes...

Nik

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Message par droopy le Jeu 19 Fév 2015 - 10:59

Bonjour,

aux vues de tes questions récurrentes sur les RF il te faudrait peut-être investir en temps sur cette question plutôt qu'en temps sur des questions qui n'ont pas de solution. De la même manière que tu ne peux pas avoir d'équation, tu ne peux pas avoir d'AIC ou d'AICc. Par contre l'AICc se calcule sur un arbre puisque si ta variable est quantitative, les arbres font l’hypothèse d'une distribution normale donc un modèle probabiliste donc une vraisemblance, etc.
Par contre ce qui est vrai pour un arbre n'est pas vrai pour une forêt d'arbre.
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