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 <- randomFo
至此,我们已经完成了使用R语言实现随机森林回归的整个流程。下面是完整的代码实现: # 数据准备library(caTools)set.seed(123)split<-sample.split(data$dependent_variable,SplitRatio=0.8)train<-subset(data,split==TRUE)test<-subset(data,split==FALSE)# 构建随机森林模型library(randomForest)rf<-randomForest(dep...