R语言中mtry的调优的代码

在随机森林算法中，mtry参数的选择对于模型的性能和预测效果至关重要。常见的mtry调优方法包括交叉验证和网格搜索等。

以下是使用网格搜索方法进行mtry调优的R语言代码：

library(randomForest)

# 导入数据
data(iris)

# 创建训练集和测试集
train_index <- sample(1:nrow(iris), size = nrow(iris) * 0.7, replace = FALSE)
train_data <- iris[train_index, ]
test_data <- iris[-train_index, ]

# 设置mtry的可选值
mtry_values <- seq(1, ncol(train_data) - 1, by = 1)

# 创建网格搜索函数
grid_search <- function(mtry_values, train_data, test_data) {
  # 初始化结果列表
  result_list <- list()
  
  # 循环遍历所有mtry取值
  for (mtry in mtry_values) {
    # 训练模型
    rfr <- randomForest(Species ~ ., data = train_data, mtry = mtry, ntree = 500)
    
    # 测试模型
    y_pred <- predict(rfr, newdata = test_data)
    accuracy <- sum(y_pred == test_data$Species) / nrow(test_data)
    
    # 将结果存入结果列表
    result_list[[as.character(mtry)]] <- accuracy
  }
  
  # 返回结果列表
  return(result_list)
}

# 进行网格搜索
result <- grid_search(mtry_values, train_data, test_data)

# 输出结果
print(result)

在上述代码中，我们首先设置了mtry的可选取值范围，然后定义了一个网格搜索函数，该函数会循环遍历mtry的所有可选取值，并针对每个取值训练模型并进行测试，最后将测试结果存入结果列表中。

最后，我们调用网格搜索函数并输出结果。根据结果可以选择一个最佳的mtry值来训练模型。