Forêt aléatoire: attribuer un poids à chaque arbre généré

Salut tout le monde,

J'aimerais améliorer les résultats de la forêt aléatoire , en attribuant les poids à chaque arbre en fonction du taux d'erreurs.
Malheureusement, je ne trouve aucune fonction dans le paquet R pouvant résoudre ce problème.

Auriez-vous une ídée?

Merci.

Carine

Bonjour,

Je propose la méthode suivante basée sur les pseudo-R2 des arbres :

Code:


library(randomForest)
set.seed(123456)
N<-1000
P<-50
#Données
x<-matrix(rnorm(N*P),ncol=P)
y<-x%*%rnorm(P)+(x^2)%*%rnorm(P)+rnorm(N)


#Modélisation sur 80%
idT<-sample(seq(N),round(0.8*N))
model<-randomForest(y=y[idT],x=x[idT,])

#Previsions
idV<-setdiff(seq(N),idT)
Reel<-y[idV]
Prevision1<-predict(model,x[idV,])
Prevision2<-apply(predict(model,x[idV,],predict.all =TRUE)[[2]],1,function(t)weighted.mean(t,model$rsq))

print(sqrt(mean((Reel-Prevision1)^2)))#---> 10.96183
print(sqrt(mean((Reel-Prevision2)^2)))#---> 10.95814


Dominique