R语言随机森林获得MAE图

以下是用R语言随机森林获得MAE图的示例代码：

library(randomForest)
library(caret)

# 加载数据集
data(iris)

# 将数据集分为训练集和测试集
set.seed(123)
trainIndex <- createDataPartition(iris$Species, p = .8, list = FALSE)
train <- iris[trainIndex, ]
test <- iris[-trainIndex, ]

# 训练随机森林模型
set.seed(123)
rf_model <- randomForest(Species ~ ., data=train, ntree=100, importance=TRUE)

# 预测测试集
rf_pred <- predict(rf_model, test)

# 计算MAE
rf_mae <- mean(abs(rf_pred - test$Species))

# 绘制MAE图
plot(rf_model$mse, type="l", xlab="Number of Trees", ylab="Mean Squared Error")

这段代码将数据集分成训练集和测试集，使用随机森林模型进行训练和预测，并计算MAE。最后，使用`plot()`函数绘制MAE图。