r语言随机森林如何计算R2

在R语言中，可以通过以下步骤计算随机森林模型的R2：

1. 使用randomForest包中的randomForest()函数建立随机森林模型，例如：

library(randomForest)
model <- randomForest(Y ~ ., data = mydata, ntree = 500)

其中，Y为因变量，.表示使用所有自变量，data为数据集，ntree为树的数量。

2. 使用predict()函数对模型进行预测，例如：

pred <- predict(model, mydata)

其中，mydata为数据集。

3. 计算R2值，例如：

R2 <- 1 - sum((mydata$Y - pred)^2) / sum((mydata$Y - mean(mydata$Y))^2)

其中，mydata$Y为实际因变量值，pred为预测值，mean(mydata$Y)为因变量的平均值。

需要注意的是，这里计算的R2仅适用于训练集数据，如果要对测试集数据进行R2计算，可以使用相同的步骤，并将mydata替换为测试集数据。