对于随机森林应用在类别型响应变量中的分类功能,前文“随机森林分类模型以及对重要变量的选择”中,已经以R包randomForest中的方法为例展示了如何通过随机森林构建分类预测模型(分类模型的训练和测试),以及筛选对区分已知分类具有高度鉴别模式的变量组合(评估变量的相对重要性)。 在下文中,将响应变量更换为连续型变量,继...
首先安装这个R包 install.packages("randomForest") 安装成功后,首先运行一下example library(randomForset) ?randomForset 通过查看函数的帮助文档,可以看到对应的example data(iris) set.seed(71) iris.rf <- randomForest(Species ~ ., data=iris, importance=TRUE, proximity=TRUE) print(iris.rf) 代码很简单...
#randomForest 包的随机森林library(randomForest)#随机森林计算(默认生成500棵决策树),详情?randomForest set.seed(123)otu_train.forest<-randomForest(groups~.,data=otu_train,importance=TRUE)otu_train.forestplot(margin(otu_train.forest,otu_train$groups),main='观测值被判断正确的概率图') randomForest()...
2、参数.packages——并行运行随机森林算法 将%do%改为“%dopar%”,同时使用.packages调用randomForest: rf <- foreach(ntree=rep(200,6), .combine=combine, .packages="randomForest") %dopar% randomForest(x, y, ntree=ntree) rf 1. 2. 3. 通过.packages来将函数包导入其中,类似parallel中的clusterEva...
#首先安装这个R包install.packages(“randomForest”)#导入R包和数据library(randomForest)library(caret)library(pROC)read.table("tree.csv",header=TRUE,sep=",")->mydata #读取数据mydata$group<-factor(mydata$group)#数据处理sub<-sample(1:392,260)#260个样例作为训练集,其余作为测试集train<-mydata[su...
install.packages("randomForest")# 安装随机森林包library(randomForest)# 加载随机森林包 1. 2. 2. 导入数据 使用read.csv函数导入你的数据集,确保数据格式正确。 data<-read.csv("data.csv")# 从CSV文件中读取数据 1. 3. 数据预处理 在建模之前,你可能需要处理缺失值或进行特征选择。这里将使用na.omit函...
proximity: 如果调用randomForest时proximity=TRUE,则为一个接近度矩阵,包含了输入数据点之间的接近度度量(基于数据点对在同一终端节点中的频率)。 mse: 均方误差向量(仅限回归问题),是残差平方和除以n。 rsq: “伪R平方”(仅限回归问题),计算为1 - mse / Var(y)。
在R语言中,我们可以使用randomForest包来实现随机森林。首先,需要安装并加载这个包。安装命令如下: install.packages("randomForest") library(randomForest) 接下来,我们就可以开始构建随机森林模型了。首先,我们需要准备数据,这包括特征和目标变量。然后,我们需要创建一个决策树对象,设置一些参数,比如最大深度、最小样...
在R语言中,我们可以使用多种包来进行预测,例如randomForest、caret、e1071(对于SVM)、glmnet(对于弹性网络回归)等。以下我将给出几个使用R语言进行预测的代码示例。 2.3 使用随机森林进行预测 首先,我们需要安装并加载randomForest包(如果尚未安装)。 # 安装randomForest包(如果尚未安装)install.packages("randomForest...
randomForest是一个在R语言中非常流行的机器学习包,用于构建随机森林模型。随机森林是一种集成学习方法,通过组合多个决策树来进行预测和分类。 在randomForest包中,可以使用varImp函数来获取每个类变量的重要性。类变量的重要性是通过计算在随机森林模型中使用该变量进行分裂时所带来的平均不纯度减少量来衡量的...