随机森林十折交叉验证

随机森林的十折交叉验证是一种用于评估随机森林模型性能的方法。在十折交叉验证中，将数据集分成十个部分，每次将其中一个部分作为验证集，剩下的九个部分作为训练集，然后重复这个过程十次，每次选取不同的验证集。最后，将每次验证的结果求平均，得到最终的评估结果。

以下是实现随机森林十折交叉验证的代码示例：

K = 10
m = nrow(expr_mat)
set.seed(1)
kfold <- sample(rep(1:K, length.out=m), size=m, replace=F)

randomForestCV <- function(x, y, xtest, ytest, type="response", seed=1, ...){
  set.seed(seed)
  model <- randomForest(x, y, ...)
  preds <- predict(model, xtest, type=type)
  return(data.frame(preds, real=ytest))
}

CV_rf <- lapply(1:K, function(x, ...){
  train_set = expr_mat[kfold != x,]
  train_label = metadata[[group]][kfold!=x]
  validate_set = expr_mat[kfold == x,]
  validate_label = metadata[[group]][kfold==x]
  randomForestCV(x=train_set, y=train_label, xtest=validate_set, ytest=validate_label, ...)
})

kfold_estimate <- do.call(rbind, CV_rf)