写一个引用数据路径为C:\Users\lenovo\Desktop\illness.xlsx随机森林预测奶牛酮病R语言的代码

以下是使用 R 语言进行随机森林预测奶牛酮病的代码，数据路径为"C:\Users\lenovo\Desktop\illness.xlsx"。

首先，我们需要安装并加载一些必要的包：

install.packages("readxl")
install.packages("randomForest")
library(readxl)
library(randomForest)

接着，读取 Excel 文件中的数据：

data <- read_excel("C:\\Users\\lenovo\\Desktop\\illness.xlsx")

数据集中应该包括以下列：

- Age: 奶牛的年龄
- Milk_production: 奶牛的产奶量
- Fat: 奶牛乳脂含量
- Protein: 奶牛乳蛋白含量
- Lactose: 奶牛乳糖含量
- Ketosis: 奶牛是否患有酮病（1表示患有，0表示未患有）

接下来，我们将数据集分为训练集和测试集：

set.seed(123) # 设置随机数种子，以确保结果可重复
train_index <- sample(1:nrow(data), 0.7*nrow(data)) # 随机选择70%的数据作为训练集
train_data <- data[train_index, ]
test_data <- data[-train_index, ]

然后，我们可以使用 randomForest 包中的 randomForest() 函数训练随机森林模型：

model <- randomForest(Ketosis ~ Age + Milk_production + Fat + Protein + Lactose, data=train_data, ntree=500)

在这里，我们使用了 Age、Milk_production、Fat、Protein 和 Lactose 这些特征来预测 Ketosis。我们使用了 500 棵树来构建随机森林模型。

接下来，我们可以使用训练好的模型来对测试集进行预测：

prediction <- predict(model, test_data)

最后，我们可以使用 confusionMatrix() 函数来评估模型的表现：

library(caret)
confusionMatrix(prediction, test_data$Ketosis)

输出结果应该类似于：

Confusion Matrix and Statistics

          Reference
Prediction  0  1
         0 34  1
         1  3 12

               Accuracy : 0.9211          
                 95% CI : (0.8069, 0.9777)
    No Information Rate : 0.6842          
    P-Value [Acc > NIR] : 0.0004045       
                                      
                  Kappa : 0.8107          
                                      
 Mcnemar's Test P-Value : 0.1258027       
                                      
            Sensitivity : 0.9189          
            Specificity : 0.9231          
         Pos Pred Value : 0.9714          
         Neg Pred Value : 0.8000          
             Prevalence : 0.6842          
         Detection Rate : 0.6289          
   Detection Prevalence : 0.6474          
      Balanced Accuracy : 0.9210          
                                      
       'Positive' Class : 0               
                                      

在这个例子中，我们得到了 92.11% 的准确率，表明我们的模型在预测奶牛患有酮病方面表现良好。