因子分析随机森林r语言

对于因子分析和随机森林在R语言中的应用，你可以使用以下代码进行操作：

因子分析（Factor Analysis）：

# 加载所需的包
library(psych)

# 读取数据集
data <- read.csv("data.csv")

# 执行因子分析
result <- fa(data, nfactors = 3, rotate = "varimax")

# 查看结果
print(result)

随机森林（Random Forest）：

# 加载所需的包
library(randomForest)

# 读取数据集
data <- read.csv("data.csv")

# 划分训练集和测试集
train_index <- sample(1:nrow(data), 0.7 * nrow(data))
train_data <- data[train_index, ]
test_data <- data[-train_index, ]

# 执行随机森林分类
model <- randomForest(target_variable ~ ., data = train_data, ntree = 100)

# 预测测试集
predictions <- predict(model, test_data)

# 计算准确率
accuracy <- sum(predictions == test_data$target_variable) / nrow(test_data)
print(accuracy)

请确保将"data.csv"替换为你自己的数据文件名，并根据实际情况调整参数和代码。这些示例演示了如何在R语言中执行因子分析和随机森林。