随机森林回归预测r语言代码全套

随机森林回归（Random Forest Regression）是使用决策树集合来进行预测分析的一种统计学习方法。在R语言中，我们可以使用`randomForest`包来实现这个算法。以下是一个简单的随机森林回归预测的完整R语言代码示例：

# 首先，确保已经安装了randomForest包，如果没有，运行：
install.packages("randomForest")

# 加载必要的包
library(randomForest)

# 假设我们有一个数据集df，其中包含自变量X和因变量y
data <- read.csv("your_data.csv") # 替换为你的数据文件路径

# 检查数据
head(data)
# 定义自变量和因变量
X <- data[, -ncol(data)] # 假设最后一列是目标变量
y <- data[, ncol(data)]

# 划分数据集为训练集和测试集
set.seed(123) # 设置随机种子保证结果可复现
trainIndex <- sample(1:nrow(X), 0.8 * nrow(X)) # 80%用于训练
trainData <- X[trainIndex, ]
trainResponse <- y[trainIndex]
testData <- X[-trainIndex, ]
testResponse <- y[-trainIndex]

# 创建随机森林模型
rf_model <- randomForest(y ~ ., data = trainData, # 使用所有特征进行预测
                         ntree = 500, # 设置树的数量
                         mtry = sqrt(ncol(trainData)), # 动态选择特征数量
                         importance = TRUE, # 计算特征重要性
                         keep.forest = TRUE) # 保存完整的森林

# 预测
predictions <- predict(rf_model, testData)

# 评估模型性能
rmse <- sqrt(mean((predictions - testResponse)^2)) # 计算均方根误差
print(paste("RMSE: ", rmse))

# 获取特征重要性
importance_matrix <- importance(rf_model)
print(importance_matrix)

# 相关问题--
1. 如何在R中处理缺失值或异常值对随机森林的影响？
2. 随机森林中的"mtry"参数是什么意思，如何选择合适的值？
3. 如何调整randomForest函数的其他参数以优化模型性能？