Considerações sobre Random Forest em simulação relacionada às finanças
Análise de Modelos Random Forest Bibliotecas necessárias Code library (randomForest) randomForest 4.7-1.2 Type rfNews() to see new features/changes/bug fixes. Code library (tidyr) library (rpart) library (glmnet) Carregando pacotes exigidos: Matrix Anexando pacote: 'Matrix' Os seguintes objetos são mascarados por 'package:tidyr': expand, pack, unpack Loaded glmnet 4.1-10 Code options ( scipen = 999 ) Base de dados Code source ( "C:/Users/Thomas/Desktop/FGC/Códigos/Base de dados.R" ) Modelando Random Forest Ajustando Modelo Code rf_fit <- randomForest ( retorno ~ ., data = df_retorno, ntree = 500 , mtry = floor ( sqrt ( ncol (df_retorno) - 1 )), maxnodes = 50 , importance = TRUE , na.action = na.omit ) #| label: setup library (rpart) library (randomForest) # split set.seed ( 123 ) idx <- sample ( 1 : nrow (df_retorno), 0.7 * nrow (df_retorno)) train <- df_retorno[idx, ] test <- df_retorno[...