print(rf.model) plot(rf.model) 也可以使用randomForest包 library(randomForest) modelFit <- randomForest(结局 ~ 指标1+指标2+指标3+指标4+指标5, data = Train, keep.forest = TRUE, predict.all = TRUE, type = "prob") print(modelFit) plot(modelFit) 使用Train数据得到的模型预测test数据(caret...
6随机森林(random forest)模拟 rf <- randomForest(Species~., data = train, proximity=TRUE) print(rf) ## ## Call: ## randomForest(formula = Species ~ ., data = train, proximity = TRUE) ## Type of random forest: classification ## Number of trees: 500 ## No. of variables tried at ...
rpart.control():设置分类回归树的参数 printcp():查看复杂度参数CP plotcp():可视化复杂度参数CP prune():得到决策树的修剪子树 bagging():利用袋装技术建立组合预测模型 predict.bagging():进行组合预测 boosting():利用推进技术建立组合预测模型 randomForest():建立随机森林 margin():探测边界观测 treesize():...
1.可以先查询一下路径(可以是数据所在的路径) 需要更改路径的话用setwd(“路径”) 2.安装需要的包并使用 install.package("包名") library("包名") 1. 2. randomForest:随机森林包 caret:常用于机器学习,数据处理,模型的结果展示。可用于数据的分割(训练集,测试集),查看混淆矩阵等等 pROC:衡量模型好坏 3.导...
otu_train.forest plot(margin(otu_train.forest, otu_train$groups), main = '观测值被判断正确的概率图') randomForest()函数从训练集中有放回地随机抽取84个观测点,在每棵树的每个节点随机抽取36个变量,从而生成了500棵经典决策树。 生成树时没有用到的样本点所对应...
randomForestset.seed(123)otu_train.forest_30 <- randomForest(groups ~ ., data = otu_train_top30, importance = TRUE)otu_train.forest_30plot(margin(otu_train.forest_30, otu_test_top30$groups), main = '观测值被判断正确的概率图')#训练集自身测试train_predict <- predict(otu_train.forest_...
接下来调用randomForest 函数就行分类 iris.rf <- randomForest(Species ~ ., data=iris, importance=TRUE, proximity=TRUE) 调用该函数时,通过一个表达式指定分类变量 Species 和对应的数据集data 就可以了,后面的importance 和 proximity 是计算每个变量的重要性和样本之间的距离 ...
对代码运行后生成的对象RF_obj进行plot即可出图如下，就得到了原文中的figure2：然后我们可以画出模型的不同时间点的timeRoc曲线（下面代码中的risk_score为随机生存森林对象的预测值），就得到了原文中的figure3，figure4：ROC_rsf<-timeROC(T=finaldata.Test$Surv_day,delta=finaldata.Test$status, marker=risk...
目前R语言做随机森林主要就是ranger和randomForest包。ranger的开发者就是survivalsvm的开发者。ranger是使用c++实现的,速度超快。 但是ranger的相关文档太少了,而且缺少可视化函数,我们简单演示下ranger的用法,主要介绍randomForest。 ranger实现随机森林 ranger包支持分类、回归、生存任务,但是随机生存森林我们已经详细介绍过...
a. x为randomForest对象; b. type可以是1,也可以是2,用于判别计算变量重要性的方法,1表示使用精度平均较少值作为度量标准;2表示采用节点不纯度的平均减少值最为度量标准。值越大说明变量的重要性越强; c. scale默认对变量的重要性值进行标准化。 (3). MDSplot()函数用于实现随机森林的可视化: ...