Previsão de dados de contagem com floresta aleatória

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Uma floresta aleatória pode ser treinada para prever adequadamente os dados de contagem? Como isso aconteceria? Eu tenho uma gama bastante extensa de valores para que a classificação não faça sentido. Se eu usasse regressão, simplesmente truncaria os resultados? Estou bastante perdido aqui. Alguma ideia?

r  regression  random-forest  prediction  count-data 
— JEquihua
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você não pode usar a regressão de Poisson?
— RJ-
Eu queria usar algo não paramétrico. Não me lembro realmente das suposições das regressões de Poisson, mas tenho certeza de que uma delas é que as observações são independentes e que não são cumpridas aqui. Isso poderia me afetar muito?
— JEquihua
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Você simplesmente tentou fazer a regressão de RF (possivelmente também no log)? Pode funcionar bem o suficiente.
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Não tem. Mas esse foi o meu primeiro insta. Transformação de raiz quadrada ou de log. Mas eu queria ver se alguém tinha alguma experiência nisso.
— JEquihua
Eu tentei apenas fazer regressão na resposta, no log (resposta) e no sqrt (resposta) e não obtive nada de bom. Acho que o problema é mais que minhas variáveis ​​independentes explicam a resposta. Ah bem.
— JEquihua #

Respostas:

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Existe um pacote R chamado mobForestque pode ajustar uma floresta aleatória real para dados de contagem. É baseado em mod()(particionamento recursivo baseado em modelo) no partypacote. Ele executa a regressão de Poisson se o familyargumento for especificado como poisson(). O pacote não está mais no repositório CRAN, mas as versões disponíveis anteriormente podem ser obtidas no arquivo.

Se você não estiver restrito a florestas / ensacamentos aleatórios, também estará disponível uma versão de reforço para os dados da contagem. Ou seja, gbm(modelos de regressão ampliada generalizada). Também pode ajustar-se a um modelo de Poisson.

— Randel
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Eu vejo algumas possibilidades.

  • Você pode classificar a resposta em algumas categorias arbitrárias e usar uma árvore de classificação
  • Se as contagens geralmente são muito baixas, 0, 0, 0, 1, 0, 3, 0, 2, você pode tratar cada contagem inteira como uma classe e novamente usar uma árvore de classificação (provavelmente não é o seu caso). Nesses casos, será mais difícil obter uma métrica do tipo explicada de alta variação em oposição à regressão contínua.
  • Se as contagens normalmente não são baixas e há muita variação, eu simplesmente utilizaria uma árvore de regressão. Usar a regressão de Poisson sobre a regressão linear, por exemplo, é apenas um molho quando se trata de obter um bom preditor linear. Se você não está vendo um bom poder preditivo com a floresta aleatória, duvido que um modelo mais sofisticado que acomode especificamente dados de contagem faça muito por você.
— Ben Ogorek
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