Ranger

Esta entrada la hago por petición popular y para rematar de alguna manera lo que incoé hace unos días. Seré breve hasta lo telegráfico: Tomo las observaciones con scorings más altos (en un árbol construido con ranger y cariño). Veo cuáles son los árboles que les asignan scorings más altos. Anoto las variables implicadas en las ramas por donde bajan las observaciones (1) en los árboles (2). Creo una matriz positiva: filas = casos, columnas = variables, valores = conteos.

ranger llegó para hacerlo mismo que [randomForest](https://cran.r-project.org/package=randomForest), solo que más deprisa y usando menos memoria. Lo que no nos contaron es que lo consiguió haciendo trampas. En particular, en el tratamiento de las variables categóricas. Si no andas con cuidado, las considera ordenadas (y ordenadas alfabéticamente). [Si te da igual ocho que ochenta, no te preocupará el asunto. Tranquilo: hay muchos como tú.] El diagnóstico dado (por eso lo omito) está contado aquí.