随机森林 10折交叉验证

随机森林的10折交叉验证是通过将数据集分成10个子集，在每次训练中使用其中9个子集作为训练集，剩下的一个子集作为验证集，重复这个过程10次，最后将结果合并，用于评估模型的性能。[3]

在给定的代码中，数据集被分成10个子集，每个子集被赋予一个标签。然后，使用randomForest函数构建一个随机森林模型，并使用predict函数对验证集进行预测。最后，将预测结果和真实标签组合在一起，得到一个包含所有验证集预测结果的数据框。这个过程在每次交叉验证中都会重复。最后，通过将所有交叉验证结果合并，得到最终的评估结果。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [机器学习 - 随机森林手动10 折交叉验证](https://blog.csdn.net/qazplm12_3/article/details/113577864)[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^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* [R语言（四）——十折交叉验证/机器学习回归【决策树（随机森林）、组合方法、SVR】](https://blog.csdn.net/Netceor/article/details/104017238)[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^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]