随机森林回归模型预测值的置信度用r语言计算代码

以下是使用 R 语言计算随机森林回归模型预测值置信度的代码示例：

library(randomForest)

# 导入数据集
data(mtcars)

# 构建随机森林模型
rf_model <- randomForest(mpg ~ ., data = mtcars)

# 计算袋外误差
oob_error <- rf_model$err.rate[, "OOB"]

# 计算样本置信度
sample_confidence <- 1 - oob_error

# 打印前10个样本的置信度
head(sample_confidence, 10)

在上述代码中，我们使用 `randomForest` 包构建了一个随机森林回归模型，并通过 `err.rate` 属性获得了袋外误差。然后，我们可以根据袋外误差计算出每个样本的置信度，并通过 `head` 函数打印前10个样本的置信度。