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這篇文章給大家介紹使用R語言怎么實現一個隨機森林算法,內容非常詳細,感興趣的小伙伴們可以參考借鑒,希望對大家能有所幫助。
R語言包“randomForest”用于創建隨機森林。
在R語言控制臺中使用以下命令安裝軟件包。 您還必須安裝相關軟件包(如果有)。
install.packages("randomForest")
包“randomForest”具有函數randomForest(),用于創建和分析隨機森林。
在R語言中創建隨機森林的基本語法是
randomForest(formula, data)
以下是所使用的參數的描述
formula是描述預測變量和響應變量的公式。
data是所使用的數據集的名稱。
我們將使用名為readingSkills的R語言內置數據集來創建決策樹。 它描述了某人的readingSkills的分數,如果我們知道變量“age”,“shoesize”,“score”,以及該人是否是母語。
以下是示例數據。
# Load the party package. It will automatically load other required packages. library(party) # Print some records from data set readingSkills. print(head(readingSkills))
當我們執行上面的代碼,它產生以下結果及圖表
nativeSpeaker age shoeSize score 1 yes 5 24.83189 32.29385 2 yes 6 25.95238 36.63105 3 no 11 30.42170 49.60593 4 yes 7 28.66450 40.28456 5 yes 11 31.88207 55.46085 6 yes 10 30.07843 52.83124 Loading required package: methods Loading required package: grid ............................... ...............................
我們將使用randomForest()函數來創建決策樹并查看它的圖。
# Load the party package. It will automatically load other required packages. library(party) library(randomForest) # Create the forest. output.forest <- randomForest(nativeSpeaker ~ age + shoeSize + score, data = readingSkills) # View the forest results. print(output.forest) # Importance of each predictor. print(importance(fit,type = 2))
當我們執行上面的代碼,它產生以下結果
Call: randomForest(formula = nativeSpeaker ~ age + shoeSize + score, data = readingSkills) Type of random forest: classification Number of trees: 500 No. of variables tried at each split: 1 OOB estimate of error rate: 1% Confusion matrix: no yes class.error no 99 1 0.01 yes 1 99 0.01 MeanDecreaseGini age 13.95406 shoeSize 18.91006 score 56.73051
R語言是用于統計分析、繪圖的語言和操作環境,屬于GNU系統的一個自由、免費、源代碼開放的軟件,它是一個用于統計計算和統計制圖的優秀工具。
關于使用R語言怎么實現一個隨機森林算法就分享到這里了,希望以上內容可以對大家有一定的幫助,可以學到更多知識。如果覺得文章不錯,可以把它分享出去讓更多的人看到。
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