Consideraciones acerca de los datos para Clasificación Random Forests^®

Para asegurarse de que los resultados sean válidos, tenga en cuenta las siguientes directrices al recopilar datos, realizar el análisis e interpretar los resultados.

La variable de respuesta debe ser categórica

Las variables categóricas contienen un número finito y contable de categorías o grupos distintos. Los datos categóricos pueden o no tener un orden lógico. Por ejemplo, las variables categóricas pueden ser sexo, tipo de material y método de pago.

• Si la variable de respuesta tiene dos categorías, como pasa y no pasa, la respuesta es binaria.
• Si la variable de respuesta contiene tres o más categorías, la respuesta es multinomial.

Los datos de la variable de respuesta deben ser valores de texto o valores numéricos. No se permiten valores de fecha/hora.

Si la variable de respuesta es continua, utilice Regresión Random Forests^®.

Las variables predictoras pueden ser continuas o categóricas

Puede utilizar una combinación de predictores continuos o categóricos; sin embargo, las columnas de cada predictor deben tener la misma extensión que la columna de respuesta. Se permiten valores faltantes.

• Todos los predictores continuos deben ser numéricos.
• Los predictores categóricos pueden ser valores de texto o numéricos.