r语言写随机森林回归自动调参的代码
时间: 2023-12-01 21:14:00 浏览: 54
好的,下面是一个使用 R 语言进行随机森林回归自动调参的代码示例:
```r
# 导入 randomForest 包
library(randomForest)
# 加载数据集
data <- read.csv("data.csv")
# 划分数据集
train_index <- sample(1:nrow(data), 0.7 * nrow(data))
train_data <- data[train_index, ]
test_data <- data[-train_index, ]
# 定义需要调参的参数范围
ntree_range <- seq(50, 200, by = 50)
mtry_range <- seq(2, ncol(train_data) - 1, by = 2)
tune_grid <- expand.grid(ntree = ntree_range, mtry = mtry_range)
# 定义交叉验证函数
cv_function <- function(ntree, mtry) {
rf_model <- randomForest(target_variable ~ ., data = train_data, ntree = ntree, mtry = mtry)
mse <- mean((predict(rf_model, test_data) - test_data$target_variable) ^ 2)
return(mse)
}
# 使用 train() 函数进行自动调参
tune_result <- train(
x = tune_grid,
y = NULL,
method = cv_function,
trControl = trainControl(method = "cv", number = 5),
tuneGrid = tune_grid
)
# 输出最佳参数组合和最小 MSE 值
cat("Best ntree: ", tune_result$bestTune$ntree, "\n")
cat("Best mtry: ", tune_result$bestTune$mtry, "\n")
cat("MSE: ", tune_result$bestTune$MSE, "\n")
```
这个示例中,我们首先导入了 randomForest 包,并加载了一个名为 data.csv 的数据集。然后,我们使用 sample() 函数将数据集随机划分为训练集和测试集。
接着,我们定义了需要调参的参数范围,包括 ntree 和 mtry 两个参数。我们使用 expand.grid() 函数将这些参数组合成一个网格。
然后,我们定义了一个交叉验证函数 cv_function,它接受 ntree 和 mtry 两个参数,使用这些参数训练随机森林模型,并返回模型在测试集上的 MSE 值。
最后,我们使用 train() 函数进行自动调参,其中 x 参数传入参数网格,y 参数传入 NULL,method 参数传入我们定义的交叉验证函数 cv_function,trControl 参数指定使用 5 折交叉验证,tuneGrid 参数传入参数网格。train() 函数会自动在参数网格中搜索最佳参数组合,并返回最佳参数组合和最小 MSE 值。
希望这个示例能够对您有所帮助。如果您有其他问题,请随时提出。