R语言随机森林及交叉验证
时间: 2023-09-04 13:11:15 浏览: 74
随机森林是一种常用的机器学习算法,用于分类和回归。它通过组合多个决策树来进行预测,并通过投票或求平均值的方式得到最终的结果。
在R语言中,使用randomForest包来实现随机森林。首先,我们需要设置种子数(set.seed),以确保随机性的可复现性。接着,我们可以使用randomForest函数来构建随机森林模型。在构建模型时,可以设置树的数量(ntree)和每棵树使用的特征个数(mtry)等参数。通常,树的数量默认为500,而每个分组中随机的变量数一般是变量数开根。
交叉验证是一种评估模型性能的方法。在R语言中,可以使用for循环结合randomForest函数来进行交叉验证。首先,我们需要设置种子数(set.seed),以确保随机性的可复现性。然后,通过for循环遍历不同的mtry值,每次使用不同的mtry值构建随机森林模型,并计算模型的平均错误率(err.rate)。通过打印错误率,我们可以观察不同mtry值对模型性能的影响。
总结起来,R语言中的随机森林可以通过设置参数来构建模型,并使用交叉验证来评估模型性能。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [R语言 随机森林 Random Forest 交叉验证 error.cv Gini指数画图](https://blog.csdn.net/weixin_46623488/article/details/119441965)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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