【机器学习】随机森林处理数据实践（基于R语言）

最新推荐文章于 2025-11-09 14:15:50 发布
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分类专栏： 深度学习与机器学习 文章标签： 机器学习 随机森林 R语言与Python语言 分类 回归
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/ARPOSPF/article/details/84879443
本文介绍了如何使用R语言的randomForest包进行机器学习实践，包括鸢尾花数据的分类分析和空气质量的回归预测。通过设置随机种子、数据预处理、随机森林模型构建以及特征重要性分析，展示了随机森林在分类和回归问题中的应用。实验结果显示，随机森林在处理鸢尾花数据时表现出较高的分类准确性，而在空气质量预测中，适当选择特征对于提高预测准确度至关重要。

随机森林处理鸢尾花数据实践（基于R语言和Python语言）

基于R语言使用随机森林处理鸢尾花数据实战

R：randomForest包

R语言中的randomForest包主要功能是分类和回归分析，一共提供了39个函数，最常用的就是randomForest来实现分类(Classification)和时间序列回归(Regression)

实验准备：设置工作空间

## 设置工作空间
setwd('H:\\RLab\\RandomForest')

1.安装与加载相关包

## 安装随机森林包
install.packages("randomForest")
## 加载
library(randomForest)

2.了解数据格式

使用R内置的鸢尾花数据

## 分类Classification
## 使用R内置的鸢尾花数据集
data("iris")
head(iris)

数据中包括150个样本，4列属性数据，1列分组数据

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使用R语言中的randomForest包进行多变量数据预处理和随机森林回归模型构建及重要变量选择
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综上所述，本文介绍了如何使用R语言中的randomForest包进行多变量数据预处理、构建随机森林回归模型，并选择重要的变量。通过合适的数据预处理和模型构建，我们可以利用随机森林回归模型进行准确的预测和重要变量的选择。在本文中，我们将使用R语言中的randomForest包来进行多变量数据预处理、构建随机森林回归模型，并选择重要的变量。最后，我们可以使用randomForest包提供的函数来选择重要的变量。使用R语言中的randomForest包进行多变量数据预处理和随机森林回归模型构建及重要变量选择。
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