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 ...
plot.train查看更多使用信息plot(rf_default, metric="Kappa") #str(rf_default) Caret比较不同算法的性能 Caret包的流程统一性在这就体现出来了,我之前没有看过ranger和parRF包,也不知道他们的具体使用。但我可以借助Caret很快地用他们构建一个初步模型,并与randomForest的结果进行比较。 # Too slow # RRF: Re...
print(x,y) plt.plot(x, y) plt.xlabel('FPR') plt.ylabel('TPR') plt.title('ROC_picture') plt.show()###显示 AUC=0 for i in range(len(x)-1): AUC=AUC+(x[i+1]-x[i])*(y[i]+y[i+1]) auc=0.5*AUC print(auc) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13....
首先是选择一系列需要评估的参数和参数值的组合,然后设置重采样评估方式,循环训练模型评估结果、计算模型的平均性能,根据设定的度量值选择最好的模型参数组合,使用全部训练集和最优参数组合完成模型的最终训练。 基于Caret和RandomForest包进行随机森林分析的一般步骤 createDataPartition是拆分数据为训练集和测试集的函数。...
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 ...
#作图展示 top30 重要的 OTUsvarImpPlot(otu_train.forest,n.var=min(30,nrow(otu_train.forest$importance)),main='Top 30 - variable importance') 交叉验证 那么,选择多少重要的变量(本示例为OTUs)是更合适的呢? 可根据计算得到的各OUTs重要性的值(如“Mean Decrease Accuracy”),将OTUs由高往低排序后,通...
iris.urf<-randomForest(iris[,-5])## 绘制基于无监督随机森林的MDS图MDSplot(iris.urf,iris$Species) ## 使用分层抽样,为每个类别分别抽取20、30、20个样本来生长每棵树 iris.rf2<-randomForest(iris[1:4],iris$Species,sampsize=c(20,30,20)) ...
install.packages("randomForest") 安装成功之后,首先运行一下example library(randomForest) 通过查看函数的帮助文档,可以看到对应的example data(iris) set.seed(71) iris.rf <- randomForest(Species ~ ., data=iris, importance=TRUE, proximity=TRUE) ...
main="Iris Data: Predictors and MDS of Proximity Based on RandomForest") par(op) print(iris.mds$GOF) ## The `unsupervised' case: set.seed(17) iris.urf <- randomForest(iris[, -5]) MDSplot(iris.urf, iris$Species) ## stratified sampling: draw 20, 30, and 20 of the species to gr...
plot(randmodel) Y: A response vector. If a factor, classification is assumed, otherwise regression is assumed. If omitted, randomForest will run in unsupervised mode. ntree: Number of trees to grow. This should not be set ...