随机森林十折交叉验证代码

以下是一个使用R语言实现随机森林十折交叉验证的代码示例：

library(randomForest)

# 读取数据
data <- read.csv("路径/至/你的/CSV文件.csv")

# 设置因变量参数名
response <- "因变量参数名"

# 设置交叉验证折数
k <- 10

# 设置随机种子最大值
max_seed <- 100

# 创建空向量以保存每次建模的精度
accuracy <- vector("numeric", k)

# 进行十折交叉验证
for (i in 1:k) {
  # 设置随机种子
  set.seed(i)
  
  # 将数据分成训练集和测试集
  train_idx <- sample(1:nrow(data), nrow(data) * (k-1)/k)
  train_data <- data[train_idx, ]
  test_data <- data[-train_idx, ]
  
  # 建立随机森林模型
  model <- randomForest(x = train_data[, -response], y = train_data[, response], ntree = 100)
  
  # 在测试集上进行预测
  predictions <- predict(model, newdata = test_data[, -response])
  
  # 计算精度
  accuracy[i] <- sum(predictions == test_data[, response]) / nrow(test_data)
}

# 计算均值精度
mean_accuracy <- mean(accuracy)

# 打印结果
print(mean_accuracy)

# 找到最佳训练结果
best_model <- randomForest(x = data[, -response], y = data[, response], ntree = 100, seed = which.max(accuracy))