logistic回归森林图r语言代码

在R语言中，我们可以使用`partykit`包中的`ctree()`函数创建分类树（也称作CART决策树），而`randomForest()`函数则是用于生成随机森林模型。这里是一个简单的例子，展示如何使用这两种方法创建Logistic回归 forests：

首先安装必要的包：

install.packages("partykit")
install.packages("randomForest")

然后加载并导入数据（假设数据集名为df）：

library(partykit)
library(randomForest)

# 加载数据
data(df) # 假设df是你需要的数据框

**创建分类树（CART）：**

# 对于逻辑回归森林，我们需要先转换因变量为0/1格式
df$response_binary <- as.numeric(df$response == "success")

# 创建CART决策树
cart_model <- ctree(response_binary ~ ., data = df)
summary(cart_model)

**创建随机森林：**

# 随机森林模型
rf_model <- randomForest(response_binary ~ ., data = df, ntree = 500) # 可以调整ntree参数
print(rf_model)

这两个模型通常都会有一个可视化的输出，你可以使用`plot()`或`varImpPlot()`函数查看模型的结构和特征重要性。