r语言随机森林分类+格网搜索

可以用什么函数实现？

你可以使用 caret 包中的 train() 函数，该函数可以指定使用随机森林算法，并且可以通过调整超参数来实现格网搜索。具体的实现步骤可以参考以下代码：

library(caret)
data(iris)
set.seed(123)

# 随机划分数据集
trainIndex <- createDataPartition(iris$Species, p = .8, list = FALSE)
train <- iris[trainIndex,]
test <- iris[-trainIndex,]

# 定义训练控制参数
ctrl <- trainControl(method="cv", number=10)

# 定义超参数的搜索范围
grid <- expand.grid(mtry=c(1:4))

# 使用 train() 函数训练模型并执行格网搜索
rf_model <- train(Species ~ ., data=train, method="rf",
                  trControl=ctrl, tuneGrid=grid)

# 使用测试集评估模型性能
pred <- predict(rf_model, newdata=test)
confusionMatrix(pred, test$Species)