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R randomForest でマルチラベル分類を行いたいです。私は 10 のクラス A..J を持っています。

次のような単一のクラスを予測する方法の例を見つけました。

r = randomForest(J ~., data=train, importance=TRUE, do.trace=100)

しかし、H、I、J など、より多くのクラスを予測したいと考えています。(つまり、A..G だけに属性が与えられているとします)。どうすればいいですか？

A..G と予測されたクラス (H/I/J) の 1 つだけを保持し、randomForest を 3 回実行するという考えがありますが、もっと良い方法があるでしょうか? 1回の実行でそれを行うには？

よろしくお願いします。

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すべての属性 H、I、および J がバイナリーであるとしましょう。次に、2^3 の可能な値を持つ新しい属性 K を予測し、結果をデコードして 3 つの属性に戻すことができます。

  • 1 -> 0,0,0
  • 2 -> 0,0,1
  • 3 -> 0,1,0
  • 4 -> 0,1,1
  • 5 -> 1,0,0
  • 6 -> 1,0,1
  • 7 -> 1,1,0
  • 8 -> 1,1,1
于 2012-12-06T21:23:26.173 に答える