Random Forestを試してみる

TokyoRの以下の発表を見て面白そうだったので触ってみた．

Random Forest

library(randomForest)
n <- nrow(iris)
idx <- sample(n, n * 0.5)
iris.learn <- iris[idx,]
iris.test <- iris[-idx,]
pred.forest <- predict(forest, newdata=iris.test, type="class")
table(pred.forest,iris.test[,5])

SVM

library(kernlab)
svm <- ksvm(Species~., data=iris.learn ,kernel="vanilla")
pred.svm <- predict(svm, newdata= iris.test)
table(pred.svm,iris.test[,5])

手元で試した感じだとSVMと比較して，微妙に悪い．
データの特性の問題なんですかね？
タダ飯はないと言いますし．
高次元データをRで試すにはメモリと時間的に厳しいのでここまで．