前面主要是学习下predict和confusionMatrix函数的使用。把前面的代码串起来,就构成了一个随机森林的 10 折交叉验证代码: # https://stackoverflow.com/questions/47960427/how-to-calculate-the-oob-of-random-forest K = 10 m = nrow(expr_mat) set.seed(1)...
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最后在第一行加入变量名,另存为csv文件,即可以在R中正常载入。 二、十折交叉验证 1.思想 十折交叉验证的方法用于判断实验结果的可靠性。 其基本实现方法是:将所有数据划分为十份,依次选取一份数据作为测试集,其余九份做训练集,共建立十个模型,可分别得到10个标准化的均方误差(NMSE),求出10次平均的NMSE。 对于...
随机森林 特征交叉 随机森林十折交叉验证 基于西瓜书西瓜数据集2.0生成决策树,画出决策树,并输入样本进行预测类别。 然后根据现有代码对breast_cancer数据集进行训练和预测。 因为实验要求,不能够使用sklearn库,所以就只能上网借鉴一下大佬的代码,再自己改改,终于是完成了实验目标。 西瓜数据集2.0生产决策树以及预测: ...
在R语言中,我们可以使用`caret`包中的`train`函数进行模型的训练,并使用`caret`包的`createDataPartition`函数进行十折交叉验证。以下是使用随机森林构建分类模型的示例代码: 首先,确保你已经安装了必要的包。如果没有,你可以使用以下命令进行安装: ```r ("caret") ("randomForest") ``` 然后,加载这些包: `...
当然可以。模型是模型，数据集是数据集。随机森林是模型，交叉验证是数据集划分问题，两者没有约束关系。
随机森林自带OOB估计，比CV还好用
随机森林是bagging的一种实现，这种集成方法可以进行包外估计并输出包外误差。包外误差即可看做泛化误差的无偏估计，因此随机森林算法在实现过程中可是省掉验证集，直接用包外误差估计泛化误差。
对于非线性模型,我们进行了广义加性模型(GAM)、多元自适应回归样条(MARS)、KNN模型和二次判别分析(QDA)。对于树模型,我们进行了分类树和随机森林模型。还执行了具有线性和径向内核的 SVM。我们计算了模型选择的 ROC 和准确度,并调查了变量的重要性。10 折交叉验证 (CV) 用于所有模型。
随机森林十折交叉验证代码 随机森林var explained 目录 1. 随机森林模型拟合和预测性能 1.1 样本拆分 1.2 模型拟合 1.3 特征重要性 1.4 Permutation Importance(permutation_importances) 1.5 Boruta 2. 特征选择和性能比较 2.1 基于基尼重要性的特征选择 2.2 基于排序重要性的特征选择...