¿Cómo utilizar pesos para datos desequilibrados en R ' s randomForest?

Question

Tengo un conjunto de datos que es desequilibrada y le da peso a las muestras para compensar, sin embargo no puedo encontrar el código para implementar esto en R aunque creo que es una característica en el randomForest paquete para ello.

Aquí es un conjunto de datos de muestra:

id      buy=1/noBuy=0    timeOnSite(sec.)     clicksOnSite      estAge
1             0              150                   12             44
2             0              342                   56             23
3             0               33                   11             18
4             1              167                   34             27
5             0               95                    3             52
6             0              254                   98             26
7             0              982                    4             36
8             0               72                    6             22
9             1              259                   62             48
10            0              438                  104             24
...

Estoy tratando de predecir la columna Compro/noBuy pero los datos reales están aún más desequilibrados que esto. ¿Alguien sabe de un ejemplo escrito en R para hacer frente a una situación similar?

Answer 1

OK, encontre parte de mi respuesta pero no la parte buena. Resulta que el randomForest paquete puede hacer un muestreo estratificado pero sólo para la clasificación. Aquí hay un enlace a la explicación del autor de paquete.

Todavía estoy buscando ideas sobre cómo hacer un muestreo estratificado para regresión rf