R语言的随机森林分类代码
时间: 2023-03-14 20:55:16 浏览: 88
R 语言的随机森林分类代码可以使用 caret 包中的 train 函数来实现,例如:train(y~., data=train, method="rf"),其中 y 是目标变量,train 是训练数据集,method="rf" 表示使用随机森林分类。
相关问题
r语言随机森林分类+格网搜索
可以用什么函数实现?
你可以使用 caret 包中的 train() 函数,该函数可以指定使用随机森林算法,并且可以通过调整超参数来实现格网搜索。具体的实现步骤可以参考以下代码:
```R
library(caret)
data(iris)
set.seed(123)
# 随机划分数据集
trainIndex <- createDataPartition(iris$Species, p = .8, list = FALSE)
train <- iris[trainIndex,]
test <- iris[-trainIndex,]
# 定义训练控制参数
ctrl <- trainControl(method="cv", number=10)
# 定义超参数的搜索范围
grid <- expand.grid(mtry=c(1:4))
# 使用 train() 函数训练模型并执行格网搜索
rf_model <- train(Species ~ ., data=train, method="rf",
trControl=ctrl, tuneGrid=grid)
# 使用测试集评估模型性能
pred <- predict(rf_model, newdata=test)
confusionMatrix(pred, test$Species)
```
R语言二分类随机森林建模代码
以下是R语言中使用随机森林进行二分类建模的代码实现[^1]:
```
# 载入randomForest包
library(randomForest)
# 导入训练数据集和测试数据集
train_data <- read.csv("train.csv", header = TRUE) # 读取训练数据集
test_data <- read.csv("test.csv", header = TRUE) # 读取测试数据集
# 将Churn转换为因子变量
train_data$Churn <- as.factor(train_data$Churn)
# 建立随机森林模型
rf_train <- randomForest(Churn ~ ., data = train_data, importance = TRUE)
# 输出模型简要信息
print(rf_train)
# 输出各变量的重要性测度指标柱形图
par(mar=c(5,12,2,2))
barplot(rf_train$importance[,1], main="输入变量重要性测度指标柱形图", horiz=TRUE, las=1) # importance后面的1为准确率递减方法衡量,2为基尼系数方法
box()
# 对测试数据集进行预测
predictions <- predict(rf_train, newdata = test_data)
# 输出预测结果
print(predictions)
```
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