编写一个数据路径为C:\Users\lenovo\Desktop\illness.xlsx的R语言随机森预测奶牛酮病的代码

以下是基于数据路径为C:\Users\lenovo\Desktop\illness.xlsx的R语言随机森预测奶牛酮病的代码：

# 导入所需库
library(readxl)
library(randomForest)

# 读取数据
data <- read_excel("C:/Users/lenovo/Desktop/illness.xlsx")

# 随机森林建模
set.seed(123) # 设置随机种子
rf_model <- randomForest(illness ~ ., data = data, importance = TRUE, ntree = 2000)

# 预测测试集结果
test_data <- data[1:10, -1] # 假设测试集为前10条记录
test_pred <- predict(rf_model, newdata = test_data)

# 输出预测结果
test_pred

其中，`illness`为目标变量，`.（点）`表示使用除目标变量之外的所有变量进行预测。`importance = TRUE`表示计算变量的重要性。`ntree = 2000`表示建立2000棵决策树。预测结果存储在`test_pred`中。

相关问题

依据数据集 类型预测数据集.csv 进行类型标签预测，标签列为illness。

好的，你需要使用机器学习算法对数据集中的特征进行训练，然后进行类型标签预测。可以先对数据集进行探索性数据分析，了解数据分布情况和特征相关性等信息。接着可以选择一些常用的分类算法，如决策树、支持向量机、随机森林等进行模型训练和评估。最后使用训练好的模型对测试集进行预测，得到类型标签预测结果。在这个过程中，需要注意特征工程的处理，如缺失值填充、特征选择、特征变换等。

编写一个随机森预测奶牛酮病的R语言代码数据路径为C:\Users\lenovo\Desktop\illness.xlsx

以下是使用随机森林算法预测奶牛酮病的R语言代码：

# 导入数据
data <- read.xlsx("C:\\Users\\lenovo\\Desktop\\illness.xlsx", sheetIndex = 1)

# 划分训练集和测试集
library(caret)
set.seed(123)
trainIndex <- createDataPartition(data$Diagnosis, p = 0.8, list = FALSE)
train <- data[trainIndex, ]
test <- data[-trainIndex, ]

# 训练模型
library(randomForest)
set.seed(123)
model <- randomForest(Diagnosis ~ ., data = train, ntree = 500)

# 预测结果
predictions <- predict(model, test)

# 模型评估
library(caret)
confusionMatrix(predictions, test$Diagnosis)

其中，我们使用了 `caret` 和 `randomForest` 两个包来进行数据的划分、模型训练和预测，以及模型的评估。在模型评估中，我们使用了混淆矩阵来计算模型的准确率、召回率、F1值等指标。