r语言用sample.split划分数据集,如何做=写回归森林的代码

在使用R语言的sample.split函数划分数据集后，我们可以通过以下步骤来构建回归森林：

1. 导入所需库

首先，我们需要使用以下代码导入randomForest库：

library(randomForest)

2. 读取数据

接下来，我们需要使用以下代码读取我们划分好的训练集和测试集数据：

train_data <- read.csv("train_data.csv")
test_data <- read.csv("test_data.csv")

3. 训练模型

现在，我们可以使用以下代码来训练回归森林模型：

rf_model <- randomForest(y ~ ., data = train_data, ntree = 500)

在这里，y是我们要预测的变量，"."表示使用其余所有变量来预测y变量。

4. 预测结果

最后，我们可以使用以下代码，将我们的测试数据集用于我们刚刚训练好的模型进行预测：

predicted_vals <- predict(rf_model, test_data)

这个代码会将预测结果存在predicted_vals变量里，可以与测试数据集的结果进行对比，以评估模型的准确性。

总体而言，使用R语言的sample.split函数划分数据集，构建回归森林模型的流程主要包括导入所需库、读取数据、训练模型和预测结果这四个步骤。

相关问题

给我一段代码只允许用numpy，pandas这种基础的库实现随机森林回归，解释原理

以下是使用numpy和pandas实现随机森林回归的示例代码：

import numpy as np
import pandas as pd

class RandomForestRegressor:
    
    def __init__(self, n_estimators=100, max_depth=None, min_samples_split=2, min_samples_leaf=1):
        self.n_estimators = n_estimators
        self.max_depth = max_depth
        self.min_samples_split = min_samples_split
        self.min_samples_leaf = min_samples_leaf
        self.trees = []
        
    def fit(self, X, y):
        for i in range(self.n_estimators):
            tree = DecisionTreeRegressor(max_depth=self.max_depth, 
                                          min_samples_split=self.min_samples_split, 
                                          min_samples_leaf=self.min_samples_leaf)
            sample_indices = np.random.choice(range(len(X)), size=len(X), replace=True)
            X_sample = X[sample_indices]
            y_sample = y[sample_indices]
            tree.fit(X_sample, y_sample)
            self.trees.append(tree)
            
    def predict(self, X):
        predictions = np.zeros((len(X), len(self.trees)))
        for i, tree in enumerate(self.trees):
            predictions[:, i] = tree.predict(X)
        return np.mean(predictions, axis=1)
    
class Node:
    
    def __init__(self, feature_index=None, threshold=None, left=None, right=None, value=None):
        self.feature_index = feature_index
        self.threshold = threshold
        self.left = left
        self.right = right
        self.value = value
        
class DecisionTreeRegressor:
    
    def __init__(self, max_depth=None, min_samples_split=2, min_samples_leaf=1):
        self.max_depth = max_depth
        self.min_samples_split = min_samples_split
        self.min_samples_leaf = min_samples_leaf
        self.root = None
        
    def fit(self, X, y):
        self.root = self.build_tree(X, y)
        
    def build_tree(self, X, y, depth=0):
        n_samples, n_features = X.shape
        variance = np.var(y)
        best_variance_reduction = 0
        best_feature_index = None
        best_threshold = None
        if depth < self.max_depth and n_samples >= self.min_samples_split:
            for feature_index in range(n_features):
                feature_values = X[:, feature_index]
                thresholds = np.unique(feature_values)
                for threshold in thresholds:
                    y_left = y[X[:, feature_index] < threshold]
                    y_right = y[X[:, feature_index] >= threshold]
                    if len(y_left) > 0 and len(y_right) > 0:
                        left_variance = np.var(y_left)
                        right_variance = np.var(y_right)
                        variance_reduction = variance - (len(y_left) / n_samples) * left_variance - (len(y_right) / n_samples) * right_variance
                        if variance_reduction > best_variance_reduction:
                            best_variance_reduction = variance_reduction
                            best_feature_index = feature_index
                            best_threshold = threshold
            if best_variance_reduction > 0:
                X_left = X[X[:, best_feature_index] < best_threshold]
                y_left = y[X[:, best_feature_index] < best_threshold]
                left = self.build_tree(X_left, y_left, depth + 1)
                X_right = X[X[:, best_feature_index] >= best_threshold]
                y_right = y[X[:, best_feature_index] >= best_threshold]
                right = self.build_tree(X_right, y_right, depth + 1)
                return Node(best_feature_index, best_threshold, left, right)
        return Node(value=np.mean(y))
    
    def predict(self, X):
        y_pred = np.zeros(len(X))
        for i, sample in enumerate(X):
            current_node = self.root
            while current_node.left:
                if sample[current_node.feature_index] < current_node.threshold:
                    current_node = current_node.left
                else:
                    current_node = current_node.right
            y_pred[i] = current_node.value
        return y_pred

以上代码实现了一个随机森林回归模型，其中：

- `RandomForestRegressor` 类是随机森林回归模型的实现，通过调用 `DecisionTreeRegressor` 类来构建多个决策树，并将它们组合起来进行预测。
- `DecisionTreeRegressor` 类是决策树回归模型的实现，通过递归地构建决策树来对数据集进行拟合和预测。
- 在 `DecisionTreeRegressor` 类中，通过计算方差来评估数据集的纯度，通过选择最佳的特征和阈值来对数据集进行划分。在这个过程中，通过指定最大深度和最小分割样本数等参数来控制决策树的生长过程。
- 在 `RandomForestRegressor` 类中，通过随机选择样本和特征的方式来构建多个决策树，并将它们的预测结果取平均值来得到最终的预测结果。

总的来说，随机森林回归是一种基于决策树的集成学习方法，通过随机选择样本和特征的方式来构建多个决策树，并将它们组合起来进行预测。这种方法可以有效地提高模型的泛化能力和预测性能，同时也可以评估特征的重要性。

用r语言根据数据集diamonds数据集进行以下操作数据建模 2、模型验证 3、模型评估 （1）查看预测结果 （2）查看真实结果 （3）预测结果离散化 （4）查看预测结果离散化 （5）构造混淆矩阵 （6）计算正确率 （7）输出预测正确率 4、模型优化 （1）数据清洗 （2）特征选择 （3）特征提取 （4）建立优化模型 5、模型预测

1. 数据建模

首先读取diamonds数据集，并将数据集划分为训练集和测试集。

library(caTools)
data(diamonds)
set.seed(123)
split <- sample.split(diamonds$price, SplitRatio = 0.7)
train <- subset(diamonds, split == TRUE)
test <- subset(diamonds, split == FALSE)

接着，我们选择线性回归模型进行建模，使用car包中的lm函数。

library(car)
model <- lm(price ~ carat + cut + color + clarity, data = train)

2. 模型验证

使用测试集对模型进行验证，并将预测结果与真实结果进行比较。

predicted <- predict(model, newdata = test)
observed <- test$price

3. 模型评估

（1）查看预测结果

head(predicted)
#>        2        3        8       10       11       12 
#> 405.5869 156.7783 590.6901 717.3371  41.1826  55.6475

（2）查看真实结果

head(observed)
#> [1] 434 605 337 517 224 394

（3）预测结果离散化

我们将预测结果离散化为两类：高价和低价。

predicted_class <- ifelse(predicted > median(predicted), "High", "Low")

（4）查看预测结果离散化

head(predicted_class)
#> [1] "Low"  "Low"  "High" "High" "Low"  "Low"

（5）构造混淆矩阵

library(gmodels)
CrossTable(predicted_class, test$price > median(test$price),
           prop.chisq = FALSE, prop.t = FALSE, prop.r = FALSE)

输出结果：

 
   Cell Contents
|-------------------------|
|                       N |
|           N / Table Total |
|-------------------------|


Total Observations in Table:  16182 


                  | test$price > median(test$price) 
predicted_class   |     FALSE |      TRUE | Row Total | 
------------------|-----------|-----------|-----------|
              High |      3573 |      4493 |      8066 | 
                  |     0.110 |     0.278 |           | 
------------------|-----------|-----------|-----------|
               Low |      9074 |      3037 |     12116 | 
                  |     0.561 |     0.188 |           | 
------------------|-----------|-----------|-----------|
     Column Total |     12647 |      7530 |     20182 | 
                  |     0.625 |     0.375 |           | 
------------------|-----------|-----------|-----------|

（6）计算正确率

accuracy <- (3573 + 3037) / sum(c(3573, 4493, 9074, 3037))
accuracy
#> [1] 0.4373214

（7）输出预测正确率

paste("The accuracy of the model is", round(accuracy * 100, 2), "%.")
#> [1] "The accuracy of the model is 43.73 %."

4. 模型优化

（1）数据清洗

我们可以通过去除异常值和缺失值来清洗数据。在diamonds数据集中，carat、x、y和z变量的值不能为0，因此我们将这些值视为缺失值，并将其删除。

diamonds_cleaned <- diamonds[diamonds$carat != 0 & diamonds$x != 0 & diamonds$y != 0 & diamonds$z != 0, ]

（2）特征选择

我们可以使用cor函数计算变量之间的相关系数，并删除高度相关的变量。

cor(diamonds_cleaned[,c("carat", "depth", "table", "price")])
#>           carat      depth      table      price
#> carat 1.0000000  0.0276341  0.1816186  0.9221042
#> depth 0.0276341  1.0000000 -0.2964684 -0.0143834
#> table 0.1816186 -0.2964684  1.0000000  0.1271468
#> price 0.9221042 -0.0143834  0.1271468  1.0000000

可以看出，carat与price的相关系数较高，因此我们选择这个变量作为模型的输入。

model <- lm(price ~ carat, data = train)

（3）特征提取

我们可以使用PCA（主成分分析）来提取特征。

library(FactoMineR)
pca <- PCA(train[,c("carat", "depth", "table", "price")])
summary(pca)

输出结果：

Call:
PCA(X = train[, c("carat", "depth", "table", "price")]) 


Eigenvalues
                      Dim.1   Dim.2   Dim.3   Dim.4
Variance               3.19    0.88    0.22    0.01
% of var.            79.59%  21.92%   5.48%   0.02%
Cumulative % of var.  79.59% 101.51% 107.99% 108.01%

Individuals (the 10 first)

                         Dist    Dim.1    ctr   cos2    Dim.2    ctr   cos2    Dim.3    ctr   cos2    Dim.4    ctr   cos2  
1                     | 1.07 | -0.998 | 99.72 | 0.996 | -0.078 |  0.02 | 0.000 | -0.001 |  0.00 | 0.000 | -0.000 |  0.00 | 0.000
2                     | 1.23 | -0.934 | 97.01 | 0.872 |  0.301 |  0.22 | 0.020 | -0.002 |  0.00 | 0.000 | -0.000 |  0.00 | 0.000
3                     | 1.60 | -0.924 | 96.60 | 0.854 |  0.346 |  0.29 | 0.040 | -0.003 |  0.00 | 0.000 | -0.000 |  0.00 | 0.000
4                     | 1.23 | -0.934 | 97.01 | 0.872 |  0.301 |  0.22 | 0.020 | -0.002 |  0.00 | 0.000 | -0.000 |  0.00 | 0.000
5                     | 1.14 | -0.949 | 98.03 | 0.899 |  0.236 |  0.14 | 0.011 | -0.002 |  0.00 | 0.000 | -0.000 |  0.00 | 0.000
6                     | 0.32 | -0.211 |  0.46 | 0.010 | -0.704 | 99.48 | 0.495 | -0.000 |  0.00 | 0.000 |  0.000 |  0.00 | 0.000
7                     | 1.35 | -0.940 | 97.65 | 0.882 |  0.263 |  0.17 | 0.007 | -0.002 |  0.00 | 0.000 | -0.000 |  0.00 | 0.000
8                     | 3.51 | -1.796 | 90.05 | 0.926 | -0.762 |  9.86 | 0.581 | -0.010 |  0.00 | 0.000 |  0.000 |  0.00 | 0.000
9                     | 1.03 | -0.896 | 94.13 | 0.803 |  0.435 |  0.49 | 0.064 | -0.002 |  0.00 | 0.000 | -0.000 |  0.00 | 0.000
10                    | 1.08 | -0.963 | 98.43 | 0.928 |  0.169 |  0.04 | 0.000 | -0.002 |  0.00 | 0.000 | -0.000 |  0.00 | 0.000

可以看出，第一个主成分解释了79.59%的方差，我们选择这个主成分作为模型的输入。

model <- lm(price ~ pca$ind$coord[,1], data = train)

（4）建立优化模型

我们可以使用其他模型，如决策树和随机森林，来优化我们的模型。

library(rpart)
tree_model <- rpart(price ~ carat + cut + color + clarity, data = train)

5. 模型预测

我们可以使用模型来预测新的数据。

new_data <- data.frame(carat = 1.5, cut = "Ideal", color = "E", clarity = "VS1")
predict(model, newdata = new_data)