随机森林重要性排序r代码

随机森林的特征重要性排序可以使用以下代码实现：

# 导入所需的库
library(randomForest)

# 读取数据
data <- read.csv("data.csv")

# 将数据分为特征和目标变量
features <- data\[, -ncol(data)\]
target <- data\[, ncol(data)\]

# 训练随机森林模型
model <- randomForest(features, target)

# 输出特征重要性排序
importance <- importance(model)
sorted_importance <- importance\[order(importance, decreasing = TRUE), \]
print(sorted_importance)

这段代码首先导入了randomForest库，然后读取了数据并将其分为特征和目标变量。接下来，使用randomForest函数训练了随机森林模型。最后，通过importance函数计算了特征的重要性，并按照重要性进行排序。最终，sorted_importance变量中存储了特征的重要性排序结果。你可以根据自己的数据和需求进行相应的修改和调整。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [GEE随记（二）：随机森林特征重要性的排序](https://blog.csdn.net/weixin_48012947/article/details/128616980)[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^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *3* [随机森林对特征重要性排序](https://blog.csdn.net/sinat_22510827/article/details/114215288)[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^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]