安装程序包,查看样本数据结构 #R package#install.packages("randomForest")library(randomForest)#选取训练样本(70%)和测试样本(30%)index <- sample(2,nrow(iris),replace = TRUE,prob=c(0.7,0.3)) traindata<- iris[index==1,] testdata<- iris[index==2,] 遍历比较确定最优mtry值。mtry参数是随机森...
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...
于是,尝试着用双因子进行交互,这方面randomForest还是很快就能实现的,所以现在把自己学到的一个新的R package记录一下,如果您了解这方面的内容,或者对随机森林的交互作用有自己的见解,咱们可以进行交流,相互学习。 2. randomForestExplainer介绍 这篇文档演示了如何使用 randomForestExplainer 包。我们将使用 MASS...
RandomForestSRC 用纯 C 语言开发,其主文件有 3 万多行代码,集成在 R 环境中。 if (!require(randomForestSRC)) install.packages("randomForestSRC") if (!require(survival)) install.packages("survival") library(randomForestSRC) library(survival) 数据读取 Veteran's Administration Lung Cancer Trial Desc...
if (!require(survival)) install.packages("survival") library(randomForestSRC) library(survival) 我们先读取下示例数据看看,这是R包自带的 下面我们用这几个数据进行学习和展示 data(veteran, package = "randomForestSRC") head(veteran) data(pbc, package = "randomForestSRC") ...
R-随机林预测在预测因子中NAs失败 、、 文档(如果我看得对的话)说,如果随机森林预测函数遇到某些观测的NA预测器,它就会产生NA预测。注意:如果对象是从randomForest.formula继承的,那么任何带有NA的数据都会从预测中被忽略。然而,如果我尝试使用数据集上的预测函数(在2688个观测中有7个NA's中的NA's ),则会遇到...
对我们有很多年R语言经验的来说,这样的报错很明显,介绍我的mac电脑的fortran问题。 不过新手可能会纠结于非零报错,没有经验就会陷入进去,以为重点是下面的报错信息; Warning messages: 1: In install.packages(...) : installation of package ‘fastICA’ had non-zero exit status ...
if(!require(randomForestSRC))install.packages("randomForestSRC")if(!require(survival))install.packages("survival")library(randomForestSRC)library(survival) 我们先读取下示例数据看看,这是R包自带的 下面我们用这几个数据进行学习和展示 data(veteran,package="randomForestSRC")head(veteran) ...
R找不到包 在REHL5.7上,在R命令行中使用install.packages("randomForest")之后,我得到:** R** help converting help for package 'randomForestoutlier 浏览3提问于2016-03-01得票数 0 回答已采纳 4回答 R将多个randomForest对象放入一个矢量中 、、我正在使用...
RandomForestSRC 是美国迈阿密大学的科学家 Hemant Ishwaran和 Udaya B. Kogalur开发的随机森林算法,它涵盖了随机森林的各种模型,包括:连续变量的回归,多元回归,分位数回归,分类,生存性分析等典型应用。RandomForestSRC 用纯 C 语言开发,其主文件有 3 万多行代码,集成在 R 环境中。