r语言的随机森林代码
时间: 2023-09-07 09:16:03 浏览: 75
回答: 下面是一个使用R语言实现随机森林的代码示例:
```R
# 导入随机森林库
library(randomForest)
# 构建因变量和自变量的公式
form_reg <- as.formula(paste0("medv ~ ", paste(colnames(traindata)\[1:13\], collapse = " + ")))
# 训练模型
set.seed(42)
fit_rf_reg <- randomForest(form_reg, data = traindata, ntree = 500, mtry = 6, importance = TRUE)
# 输出模型概要
summary(fit_rf_reg)
# 绘制错误率与决策树数量之间的关系图
plot(fit_rf_reg, main = "ERROR & TREES")
# 输出变量重要性
importance(fit_rf_reg)
# 绘制变量重要性图
varImpPlot(fit_rf_reg, main = "Variable Importance Plot")
# 绘制偏依赖图
partialPlot(x = fit_rf_reg, pred.data = traindata, x.var = "crim")
```
这段代码使用了randomForest库来构建随机森林模型。首先,我们通过将因变量和自变量组合成公式来定义模型。然后,使用randomForest函数训练模型,设置决策树的数量(ntree)、每个节点可供选择的变量数目(mtry)和输出变量重要性(importance)。接下来,我们可以通过summary函数查看模型的概要信息,通过plot函数绘制错误率与决策树数量之间的关系图,通过importance函数输出变量重要性,通过varImpPlot函数绘制变量重要性图,通过partialPlot函数绘制偏依赖图。以上是一个简单的随机森林代码示例,具体的实现可能会根据具体的数据和需求进行调整。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [R语言实战应用精讲50篇(二十七)-R语言实现随机森林(附R语言代码)](https://blog.csdn.net/wenyusuran/article/details/122415114)[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^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *3* [随机森林实例(R语言实现)](https://blog.csdn.net/qq_51165184/article/details/123362161)[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^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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