Author Archives: wilzek

MEG-AM L11

Ich habe die Grundstrucktur der Klassifizierungsbäume in R gelernt. Welche möglichkeiten der Klassenerstellung es gibt und zu was für Unterschiedlichen Entscheidungen es dabei kommen kann..

.RandomForestMatrixConfusionMatrixRandForestBänder

 

Der Out of Bg error liegt bei 43.9%. Mein Acker hat einen Fehler von 0.0, kann das sein? Wald und wiese haben auch noch einen kleinen Fehler. Das bedeutet das sich diese von den anderen am besten differnzieren lassen. Bei Wiese finde ich das allerdings merwürdig, besonders im bezug auf Streuobstwiesen. Der Fehler ist wohl als relativ aufzufassen. Es wurden allerdings Streuobstwiesen als WiesenPixel und umgekehrt erkannt…

VegDel.rforest <- randomForest(Ntzng_nht ~ ., data = VegDel,
controls = ctree_control(minsplit = 2, minbucket = 1,
mincriterion = 0.5))
plot(VegDel.rforest)
#data.rforest <- randomForest(VegDel$Ntzng_nht ~ VegDel$m_1 + dataset2$m_2 dataset2$m_3 + dataset2$m_4 + dataset2$m_1 + dataset2$predictorF + dataset2$predictorG + dataset2$predictorH + dataset2$predictorI, data=dataset2, ntree=100, keep.forest=FALSE, importance=TRUE)
plot(VegDel.rforest, main = "RandomForest")
VegDel.import<-round(importance(VegDel.rforest), 2)
text(VegDel.rforest, use.n=TRUE, all=TRUE, cex = 0.75)
print(VegDel.rforest)
print(VegDel.import)

plot(VegDel.import, col="red",main="importance",ylab="Importa",xlab="e")

text(VegDel.import,cex= 0.75)