例如前文“随机森林回归”中使用R语言randomForest包执行随机森林回归。我们基于45个连续生长时间中植物根际土壤样本中细菌单元(OTU)的相对丰度数据,通过随机森林拟合了植物根际细菌OTU丰度与植物生长时期的响应关系(即,随机森林回归模型构建),根据植物根际细菌OTU丰度预测植物生长时期(即,通过预测变量对响应变量的值进行...
mydata$group <- factor(mydata$group) ```🎲使用`sample()`函数随机抽取260个样本作为训练集,其余作为测试集: ```R sub <- sample(1:392, 260) train <- mydata test <- mydata ```🌳构建随机森林回归模型,并输出变量的重要性: ```R mydata.rf <- randomForest(group ~ ., data=train, i...
R包randomForest的随机森林分类模型以及对重要变量的选择 随机森林（random forest）是一种组成式的有监督学习方法，可视为决策树的扩展。随机森林通过对对象和变量进行抽样构建预测模型，即生成多个决策树，并依次对对象进行分类。最后将各决策树的分类结果汇总，所有预测类别中的众数类别即为随机森林所预测的该对象的类别...
在R语言中实现随机森林模型的步骤如下: 导入所需的包:首先需要导入randomForest包,该包提供了实现随机森林算法的函数。 library(randomForest) 复制代码 准备数据:准备包含目标变量和特征变量的数据集。 data <- read.csv("data.csv") 复制代码 拆分数据:将数据集拆分为训练集和测试集。 set.seed(123) trainInde...
随机森林算法一般用于分类和回归，python、R和matlab都可以的，那个熟练用哪个。给一个基于随机森林剩余...