利用随机森林进行变量选择后拟合模型如何求MAPE值R代码
时间: 2024-05-05 12:22:04 浏览: 8
下面是使用随机森林进行变量选择后拟合模型并计算MAPE值的R代码示例:
```R
# 导入数据
data <- read.csv("data.csv")
# 分割数据集为训练集和测试集
library(caret)
set.seed(123)
trainIndex <- createDataPartition(data$y, p = 0.8, list = FALSE)
train <- data[trainIndex, ]
test <- data[-trainIndex, ]
# 随机森林进行变量选择
library(randomForest)
set.seed(123)
rf <- randomForest(y ~ ., data = train, importance = TRUE)
selected_vars <- names(rf$importance[rf$importance[, 3] > 0, ])
# 使用选定的变量拟合模型并进行预测
fit <- lm(y ~ ., data = train[, c("y", selected_vars)])
pred <- predict(fit, newdata = test)
# 计算MAPE值
MAPE <- mean(abs((test$y - pred) / test$y)) * 100
MAPE
```
其中,`data.csv`是包含自变量和因变量的数据集文件;`y`是因变量列名;`randomForest`和`caret`是用于随机森林和数据集分割的R包;`select_vars`是包含被选中的变量名的向量;`lm`是线性回归函数;`pred`是线性回归模型在测试集上的预测结果;`MAPE`是计算得到的MAPE值。