¿Qué inspiró esta petición en la lista de deseos?
Considero que utilizar varios árboles de decisión es útil para comprender mejor conjuntos de datos observacionales complejos.
¿Qué mejora le gustaría ver?
Varias sugerencias:
- Permitir el inicio de k árboles dentro de Partition.
- Permitir una opción en la construcción de árboles para detener un camino dentro de un árbol cuando el logworth sea menor que k.
- Como resultado de múltiples árboles, indique las correlaciones de pares de variables que aparecen juntas o separadas en un árbol. Si dos predictores están correlacionados, tenderán a no aparecer juntos en un árbol. Además, cada uno parecerá menos importante, ya que el efecto de ambas variables aparecerá en uno u otro árbol. Ordene las variables según la frecuencia de uso. Triángulo superior: correlaciones; triángulo inferior: frecuencia de aparición de las dos variables en el mismo árbol.
¿Por qué es importante esta idea?
Cada vez se dispone de conjuntos de datos observacionales amplios y complejos, como los de nutrición, medicina, etc. Comprender las relaciones entre las variables ayuda a entender las posibles relaciones causales.
Gracias por enviar esta sugerencia. La estamos evaluando.
