R语言 随机森林回归预测模型 进行超参数寻优

R语言中的随机森林回归（Random Forest Regression）是一种集成学习方法，它通过构建多个决策树并取平均值来进行预测。要优化随机森林的超参数，通常会利用交叉验证结合网格搜索或更高级的算法如随机搜索、贝叶斯优化等。以下是使用`caret`包进行随机森林回归模型超参数优化的基本步骤：

1. **加载必要的库**：

   library(caret)
   library(randomForest)

2. **数据预处理**：
确保数据已经清洗、缺失值填充或删除，准备好用于训练的数据集。

3. **设定超参数范围**：
创建一个超参数网格，例如设置树的数量（`ntree`）、节点大小（`mtry`）和其他随机森林特有的参数：

   set.seed(123) # 设置随机种子保证结果可复现
   params <- expand.grid(ntree = seq(50, 200, by = 50), mtry = seq(sqrt(ncol(data)), ncol(data), length.out = 10))

4. **拟合模型并进行超参数优化**：

   rf_model <- train(target ~ ., data = training_set, method = "rf", trControl = trainControl(method = "cv", number = 5), tuneGrid = params)

`train()`函数会使用交叉验证对每组超参数组合评估性能，并返回最优模型。

5. **查看最佳参数**：

   print(rf_model$bestTune)

6. **在测试集上应用最优模型**：

   final_rf_model <- predict(rf_model, newdata = test_set)