R语言随机森林获得MAE图
时间: 2023-10-07 16:05:20 浏览: 60
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$mse, type="l", xlab="Number of Trees", ylab="Mean Squared Error")
```
这段代码将数据集分成训练集和测试集,使用随机森林模型进行训练和预测,并计算MAE。最后,使用`plot()`函数绘制MAE图。
相关问题
r语言随机森林中模型精度评价 rmse、mae
在R语言中,随机森林模型的精度可以通过Root Mean Squared Error(均方根误差,RMSE)和Mean Absolute Error(平均绝对误差,MAE)来评价。
RMSE是衡量观测值与模型预测值之间差异的标准差。它计算了模型预测值与真实观测值之间的平均误差的平方根。RMSE值越小,说明模型的预测结果与观测值之间的差异越小,精度越高。
MAE是衡量观测值与模型预测值之间差异的绝对值的平均值。它计算了模型预测值与真实观测值之间误差的绝对值的平均值。MAE值越小,说明模型的预测结果与观测值之间的差异越小,精度越高。
在R语言中,我们可以使用`caret`包中的`train()`函数来训练随机森林模型,并通过`postResample()`函数来计算模型的RMSE和MAE。
下面是一个简单的示例代码,展示了如何使用R语言中的`caret`包来评价随机森林模型的精度:
```R
library(caret)
# 加载数据
data <- read.csv("data.csv")
# 划分训练集和测试集
train_index <- createDataPartition(data$target_variable, p = 0.8, list = FALSE)
train_data <- data[train_index, ]
test_data <- data[-train_index, ]
# 训练随机森林模型
model <- train(target_variable ~ ., data = train_data, method = "rf")
# 在测试集上进行预测
predictions <- predict(model, test_data)
# 计算RMSE和MAE
rmse <- postResample(predictions, test_data$target_variable, metric = "RMSE")
mae <- postResample(predictions, test_data$target_variable, metric = "MAE")
# 输出结果
cat("RMSE:", rmse, "\n")
cat("MAE:", mae, "\n")
```
通过以上代码,我们可以得到随机森林模型在测试集上的RMSE和MAE值。
随机森林的MAE、MBE
随机森林的MAE和MBE是衡量其回归预测性能的指标之一。
引用中提到了鲸鱼算法优化随机森林(WOA-RF)回归预测,但没有具体提到MAE和MBE指标。
引用中的Matlab实现随机森林时间序列预测未来,提到了MAE指标。可以使用该源码和数据来计算随机森林的MAE。
引用中的Matlab实现基于随机森林的电力负荷预测模型,提到了MAE和MBE指标。同样可以使用该源码和数据来计算随机森林的MAE和MBE。
综上所述,您可以通过引用和引用中的源码和数据来计算随机森林的MAE和MBE指标。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [鲸鱼算法优化随机森林(WOA-RF)回归预测(Matlab完整程序和数据)](https://download.csdn.net/download/m0_57362105/87536302)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
- *2* [Matlab实现RF随机森林时间序列预测未来(完整源码和数据)](https://download.csdn.net/download/kjm13182345320/88219245)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
- *3* [Matlab实现基于RF随机森林的电力负荷预测模型(完整源码和数据)](https://download.csdn.net/download/kjm13182345320/88160635)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
[ .reference_list ]