{"id":1223,"date":"2023-07-27T05:41:59","date_gmt":"2023-07-27T05:41:59","guid":{"rendered":"https:\/\/statorials.org\/de\/zufallsbohrer-in-r\/"},"modified":"2023-07-27T05:41:59","modified_gmt":"2023-07-27T05:41:59","slug":"zufallsbohrer-in-r","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/statorials.org\/de\/zufallsbohrer-in-r\/","title":{"rendered":"So erstellen sie zuf\u00e4llige w\u00e4lder in r (schritt f\u00fcr schritt)"},"content":{"rendered":"<p><\/p>\n<hr>\n<p><span style=\"color: #000000;\">Wenn die Beziehung zwischen einer Reihe von Pr\u00e4diktorvariablen und einer <a href=\"https:\/\/statorials.org\/de\/variablen-erklarende-antworten\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">Antwortvariablen<\/a> sehr komplex ist, verwenden wir h\u00e4ufig nichtlineare Methoden, um die Beziehung zwischen ihnen zu modellieren.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Eine solche Methode ist die Erstellung eines <a href=\"https:\/\/statorials.org\/de\/klassifizierungs-und-regressionsbaume\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">Entscheidungsbaums<\/a> . Der Nachteil bei der Verwendung eines einzelnen Entscheidungsbaums besteht jedoch darin, dass er tendenziell unter <a href=\"https:\/\/statorials.org\/de\/bias-varianz-kompromiss\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">einer hohen Varianz<\/a> leidet.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Das hei\u00dft, wenn wir den Datensatz in zwei H\u00e4lften aufteilen und den Entscheidungsbaum auf beide H\u00e4lften anwenden, k\u00f6nnten die Ergebnisse sehr unterschiedlich ausfallen.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Eine Methode, mit der wir die Varianz eines einzelnen Entscheidungsbaums reduzieren k\u00f6nnen, besteht darin, ein <a href=\"https:\/\/statorials.org\/de\/zufallige-ubungen\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">Zufallswaldmodell<\/a> zu erstellen, das wie folgt funktioniert:<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>1.<\/strong> Nehmen Sie <em>b<\/em> Bootstrapping-Beispiele aus dem Originaldatensatz.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>2.<\/strong> Erstellen Sie einen Entscheidungsbaum f\u00fcr jedes Bootstrap-Beispiel.<\/span><\/p>\n<ul>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">Bei der Erstellung des Baums wird jedes Mal, wenn eine Aufteilung in Betracht gezogen wird, nur eine Zufallsstichprobe von <em>m<\/em> Pr\u00e4diktoren als Kandidaten f\u00fcr die Aufteilung aus dem gesamten Satz von <em>p<\/em> Pr\u00e4diktoren betrachtet. Im Allgemeinen w\u00e4hlen wir <em>m<\/em> gleich <span style=\"text-decoration: overline;\"><em>\u221ap<\/em><\/span> .<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>3.<\/strong> Mitteln Sie die Vorhersagen jedes Baums, um ein endg\u00fcltiges Modell zu erhalten.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Es stellt sich heraus, dass zuf\u00e4llige W\u00e4lder tendenziell viel genauere Modelle erzeugen als einzelne Entscheidungsb\u00e4ume und sogar <a href=\"https:\/\/statorials.org\/de\/einsacken-in-r\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">verpackte Modelle<\/a> .<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Dieses Tutorial bietet ein schrittweises Beispiel f\u00fcr die Erstellung eines Zufallsstrukturmodells f\u00fcr einen Datensatz in R.<\/span><\/p>\n<h3> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Schritt 1: Laden Sie die erforderlichen Pakete<\/strong><\/span><\/h3>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Zuerst laden wir die notwendigen Pakete f\u00fcr dieses Beispiel. F\u00fcr dieses einfache Beispiel ben\u00f6tigen wir nur ein Paket:<\/span><\/p>\n<pre style=\"background-color: #ececec; font-size: 15px;\"> <strong><span style=\"color: #993300;\">library<\/span> (randomForest)\n<\/strong><\/pre>\n<h3> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Schritt 2: Passen Sie das Random Forest-Modell an<\/strong><\/span><\/h3>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">F\u00fcr dieses Beispiel verwenden wir einen integrierten R-Datensatz namens <strong>\u201eAir Quality\u201c<\/strong> , der Messungen der Luftqualit\u00e4t in New York City \u00fcber 153 einzelne Tage enth\u00e4lt.<\/span><\/p>\n<pre style=\"background-color: #ececec; font-size: 15px;\"> <strong><span style=\"color: #008080;\">#view structure of air quality dataset<\/span>\nstr(airquality)\n\n'data.frame': 153 obs. of 6 variables:\n $ Ozone: int 41 36 12 18 NA 28 23 19 8 NA ...\n $Solar.R: int 190 118 149 313 NA NA 299 99 19 194 ...\n $ Wind: num 7.4 8 12.6 11.5 14.3 14.9 8.6 13.8 20.1 8.6 ...\n $ Temp: int 67 72 74 62 56 66 65 59 61 69 ...\n $Month: int 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 ...\n $Day: int 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 ...\n\n<span style=\"color: #008080;\">#find number of rows with missing values\n<\/span>sum(! <span style=\"color: #3366ff;\">complete<\/span> . <span style=\"color: #3366ff;\">cases<\/span> (airquality))\n\n[1] 42\n<\/strong><\/pre>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Dieser Datensatz enth\u00e4lt 42 Zeilen mit fehlenden Werten. Bevor wir ein Zufallswaldmodell anpassen, f\u00fcllen wir daher die fehlenden Werte in jeder Spalte mit den Spaltenmedianen auf:<\/span><\/p>\n<pre style=\"background-color: #ececec; font-size: 15px;\"> <strong><span style=\"color: #008080;\">#replace NAs with column medians\n<\/span><span style=\"color: #008000;\">for<\/span> (i <span style=\"color: #008000;\">in<\/span> 1: <span style=\"color: #3366ff;\">ncol<\/span> (air quality)) {\n  airquality[,i][ <span style=\"color: #3366ff;\">is<\/span> . <span style=\"color: #3366ff;\">na<\/span> (airquality[, i])] &lt;- <span style=\"color: #3366ff;\">median<\/span> (airquality[, i], <span style=\"color: #3366ff;\">na<\/span> . <span style=\"color: #3366ff;\">rm<\/span> = <span style=\"color: #008000;\">TRUE<\/span> )\n}\n<\/strong><\/pre>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Verwandt:<\/strong><\/span> <a href=\"https:\/\/statorials.org\/de\/fehlende-werte-in-r-imputieren\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">So unterstellen Sie fehlende Werte in R<\/a><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Der folgende Code zeigt, wie man mithilfe der Funktion <strong>randomForest()<\/strong> aus dem Paket <a href=\"https:\/\/cran.r-project.org\/web\/packages\/randomForest\/randomForest.pdf\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">randomForest<\/a> ein Zufallswaldmodell in R anpasst.<\/span><\/p>\n<pre style=\"background-color: #ececec; font-size: 15px;\"> <strong><span style=\"color: #008080;\">#make this example reproducible\n<\/span>set.seed(1)\n\n<span style=\"color: #008080;\">#fit the random forest model\n<\/span>model &lt;- randomForest(\n  formula = Ozone ~ .,\n  data = airquality\n)\n\n<span style=\"color: #008080;\">#display fitted model\n<\/span>model\n\nCall:\n randomForest(formula = Ozone ~ ., data = airquality) \n               Type of random forest: regression\n                     Number of trees: 500\nNo. of variables tried at each split: 1\n\n          Mean of squared residuals: 327.0914\n                    % Var explained: 61\n\n<span style=\"color: #008080;\">#find number of trees that produce lowest test MSE\n<\/span>which.min(model$mse)\n\n[1] 82\n\n<span style=\"color: #008080;\">#find RMSE of best model\n<\/span>sqrt(model$mse[ <span style=\"color: #3366ff;\">which<\/span> . <span style=\"color: #3366ff;\">min<\/span> (model$mse)]) \n\n[1] 17.64392\n<\/strong><\/pre>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Aus dem Ergebnis k\u00f6nnen wir ersehen, dass das Modell, das den niedrigsten mittleren quadratischen Testfehler (MSE) erzeugte, <strong>82<\/strong> B\u00e4ume verwendete.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Wir k\u00f6nnen auch sehen, dass der quadratische Mittelfehler dieses Modells <strong>17,64392<\/strong> betrug.<\/span> <span style=\"color: #000000;\">Wir k\u00f6nnen uns dies als die durchschnittliche Differenz zwischen dem vorhergesagten Wert f\u00fcr Ozon und dem tats\u00e4chlich beobachteten Wert vorstellen.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><span style=\"color: #000000;\">Wir k\u00f6nnen auch den folgenden Code verwenden, um einen Plot des MSE-Tests basierend auf der Anzahl der verwendeten B\u00e4ume zu erstellen:<\/span><\/span> <\/p>\n<pre style=\"background-color: #ececec; font-size: 15px;\"> <strong><span style=\"color: #008080;\">#plot the MSE test by number of trees\n<\/span>plot(model)\n<\/strong><\/pre>\n<p><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\"aligncenter wp-image-12143 \" src=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/aleatoireforetr1.png\" alt=\"Testen Sie MSE anhand der Anzahl der B\u00e4ume in einem zuf\u00e4lligen Wald in R\" width=\"449\" height=\"439\" srcset=\"\" sizes=\"\"><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Und wir k\u00f6nnen die Funktion <strong>varImpPlot()<\/strong> verwenden, um ein Diagramm zu erstellen, das die Bedeutung jeder Pr\u00e4diktorvariablen im endg\u00fcltigen Modell anzeigt:<\/span> <\/p>\n<pre style=\"background-color: #ececec; font-size: 15px;\"> <strong><span style=\"color: #008080;\">#produce variable importance plot<\/span>\nvarImpPlot(model) \n<\/strong><\/pre>\n<p><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\"aligncenter wp-image-12144 \" src=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/aleatoireforetr2.png\" alt=\"Zuf\u00e4lliger Wald in R\" width=\"424\" height=\"442\" srcset=\"\" sizes=\"\"><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Die x-Achse zeigt die durchschnittliche Zunahme der Knotenreinheit der Regressionsb\u00e4ume als Funktion der Aufteilung auf die verschiedenen Pr\u00e4diktoren, die auf der y-Achse angezeigt werden.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Aus der Grafik k\u00f6nnen wir ersehen, dass <em>Wind<\/em> die wichtigste Pr\u00e4diktorvariable ist, dicht gefolgt von <em>Temp<\/em> .<\/span><\/p>\n<h3> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Schritt 3: Passen Sie das Modell an<\/strong><\/span><\/h3>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Standardm\u00e4\u00dfig verwendet die Funktion <strong>randomForest()<\/strong> 500 B\u00e4ume und (Gesamtpr\u00e4diktoren\/3) zuf\u00e4llig ausgew\u00e4hlte Pr\u00e4diktoren als potenzielle Kandidaten f\u00fcr jede Aufteilung. Wir k\u00f6nnen diese Parameter mit der Funktion <strong>tuneRF()<\/strong> anpassen.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Der folgende Code zeigt, wie Sie anhand der folgenden Spezifikationen das optimale Modell finden:<\/span><\/p>\n<ul>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>ntreeTry:<\/strong> Die Anzahl der zu bauenden B\u00e4ume.<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>mtryStart:<\/strong> die anf\u00e4ngliche Anzahl der Pr\u00e4diktorvariablen, die bei jeder Division ber\u00fccksichtigt werden sollen.<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>stepFactor:<\/strong> Faktor, der so lange erh\u00f6ht wird, bis sich der gesch\u00e4tzte Out-of-Bag-Fehler nicht mehr um einen bestimmten Betrag verbessert.<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>verbessern:<\/strong> Der Betrag, um den der Beutelaustrittsfehler verbessert werden muss, um den Schrittfaktor weiter zu erh\u00f6hen.<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<pre style=\"background-color: #ececec; font-size: 15px;\"> <strong>model_tuned &lt;- tuneRF(\n               x=airquality[,-1], <span style=\"color: #008080;\">#define predictor variables<\/span>\n               y=airquality$Ozone, <span style=\"color: #008080;\">#define response variable<\/span>\n               ntreeTry= <span style=\"color: #008000;\">500<\/span> ,\n               mtryStart= <span style=\"color: #008000;\">4<\/span> , \n               stepFactor= <span style=\"color: #008000;\">1.5<\/span> ,\n               improve= <span style=\"color: #008000;\">0.01<\/span> ,\n               trace= <span style=\"color: #008000;\">FALSE<\/span> <span style=\"color: #008080;\">#don't show real-time progress<\/span>\n               )\n<\/strong><\/pre>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Diese Funktion erzeugt das folgende Diagramm, das auf der x-Achse die Anzahl der Pr\u00e4diktoren anzeigt, die bei jeder Teilung beim Erstellen der B\u00e4ume verwendet werden, und auf der y-Achse den gesch\u00e4tzten Out-of-Bag-Fehler:<\/span> <\/p>\n<p><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\"aligncenter wp-image-12145 \" src=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/aleatoireforetr3.png\" alt=\"OOB-Fehler des Random-Forest-Modells in R\" width=\"433\" height=\"378\" srcset=\"\" sizes=\"\"><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Wir k\u00f6nnen sehen, dass der niedrigste OOB-Fehler erzielt wird, wenn beim Erstellen der B\u00e4ume bei jeder Teilung <strong>zwei<\/strong> zuf\u00e4llig ausgew\u00e4hlte Pr\u00e4diktoren verwendet werden.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Dies entspricht tats\u00e4chlich der Standardeinstellung (Gesamtpr\u00e4diktoren\/3 = 6\/3 = 2), die von der anf\u00e4nglichen Funktion <strong>randomForest()<\/strong> verwendet wird.<\/span><\/p>\n<h3> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Schritt 4: Verwenden Sie das endg\u00fcltige Modell, um Vorhersagen zu treffen<\/strong><\/span><\/h3>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Schlie\u00dflich k\u00f6nnen wir das angepasste Random-Forest-Modell verwenden, um Vorhersagen \u00fcber neue Beobachtungen zu treffen.<\/span><\/p>\n<pre style=\"background-color: #ececec; font-size: 15px;\"> <strong><span style=\"color: #008080;\">#define new observation\n<\/span>new &lt;- data.frame(Solar.R=150, Wind=8, Temp=70, Month=5, Day=5)\n\n<span style=\"color: #008080;\">#use fitted bagged model to predict Ozone value of new observation\n<\/span>predict(model, newdata=new)\n\n27.19442\n<\/strong><\/pre>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Basierend auf den Werten der Pr\u00e4diktorvariablen sagt das angepasste Zufallswaldmodell voraus, dass der Ozonwert an diesem bestimmten Tag <b>27,19442<\/b> betragen wird.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Den vollst\u00e4ndigen R-Code, der in diesem Beispiel verwendet wird, finden Sie <a href=\"https:\/\/github.com\/Statorials\/R-Guides\/blob\/main\/random_forest.R\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">hier<\/a> .<\/span><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Wenn die Beziehung zwischen einer Reihe von Pr\u00e4diktorvariablen und einer Antwortvariablen sehr komplex ist, verwenden wir h\u00e4ufig nichtlineare Methoden, um die Beziehung zwischen ihnen zu modellieren. 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