使用随机森林进行回归分析（R语言）

最新推荐文章于 2025-09-04 15:56:04 发布

CodeByte

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文章标签：随机森林回归 r语言 R语言

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本文介绍了如何在R语言中使用随机森林进行回归分析，包括安装必要的R包、准备数据集、构建模型、进行预测及评估特征重要性。通过示例代码详细展示了随机森林在回归任务中的应用。

使用随机森林进行回归分析（R语言）

随机森林是一种强大的机器学习算法，常用于回归分析。它基于决策树的集成方法，通过构建多个决策树来进行预测，并通过取平均值或投票来得出最终的预测结果。在本文中，我们将使用R语言来演示如何使用随机森林进行回归分析，并提供相应的源代码。

首先，我们需要安装并加载所需的R包。在R中，我们可以使用以下代码来完成这个步骤：

# 安装所需的包
install.packages("randomForest")

# 加载包
library(randomForest)

接下来，我们需要准备用于回归分析的数据集。随机森林可以处理数值型和类别型的特征。在这个例子中，我们将使用一个包含数值型特征和一个数值型目标变量的数据集。假设我们的目标是通过房屋的大小和房间数量来预测房价。

# 创建数据集
house_data <- data.frame(size = c(1500, 2000, 1800, 1200, 1400),
                         rooms = c(3, 4, 3, 2, 2),
                         price = c(300000, 400000, 350000, 250000, 280000))

现在，我们可以使用随机森林算法对数据集进行回归分析。在这里，我们将使用randomForest()函数来构建随机森林模型。以下是使用随机森林进行回归分析的示例代码：

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