Bosque Aleatorio

Teoría

El Bosque Aleatorio es un algoritmo de aprendizaje automático que combina el resultado de múltiples arboles de decision para llegar a un resultado óptimo.

Ejemplo 1. Melbourne

En esta base de datos tenemos los precios de más de 13,000 casas de la ciudad de Melbourne:

Instalar paquetes y llamar librerias

# install.packages("tidyverse")
library(tidyverse)

## ── Attaching core tidyverse packages ──────────────────────── tidyverse 2.0.0 ──
## ✔ dplyr     1.1.4     ✔ readr     2.1.5
## ✔ forcats   1.0.0     ✔ stringr   1.5.1
## ✔ ggplot2   3.5.2     ✔ tibble    3.3.0
## ✔ lubridate 1.9.4     ✔ tidyr     1.3.1
## ✔ purrr     1.1.0     
## ── Conflicts ────────────────────────────────────────── tidyverse_conflicts() ──
## ✖ dplyr::filter() masks stats::filter()
## ✖ dplyr::lag()    masks stats::lag()
## ℹ Use the conflicted package (<http://conflicted.r-lib.org/>) to force all conflicts to become errors

# install.packages("rpart")
library(rpart)
# install.packages("rpart.plot")
library(rpart.plot)
# install.packages("randomForest")
library(randomForest)

## randomForest 4.7-1.2
## Type rfNews() to see new features/changes/bug fixes.
## 
## Adjuntando el paquete: 'randomForest'
## 
## The following object is masked from 'package:dplyr':
## 
##     combine
## 
## The following object is masked from 'package:ggplot2':
## 
##     margin

# install.packages("modelr")
library(modelr)

Ejercicio 1. Rendimiento Automotriz