R语言机器学习系列-随机森林 分类代码解读

R语言机器学习系列-随机森林 分类代码解读

随机森林是一种强大的机器学习算法，常用于分类和回归问题。它通过组合多个决策树来进行预测，每个决策树都是独立构建的，且最终预测结果是基于所有决策树的综合。本文将解读使用R语言实现随机森林分类的代码。

# 导入所需的库
library(randomForest)

# 读取数据集
data <- read.csv("data.csv")

# 划分训练集和测试集
set.seed(123)
train_indices <- sample(1:nrow(data), 0.7 * nrow(data))
train_data <- data[train_indices, ]
test_data <- data[-train_indices, ]

# 构建随机森林模型
rf_model <- randomForest(Class ~ ., data = train_data, ntree = 100)

# 在测试集上进行预测
predictions <- predict(rf_model, test_data)

# 评估模型性能
accuracy <- sum(predictions == test_data$Class) / length(predictions)

以上是一个简单的随机森林分类的R代码示例。下面我们来逐行解读这段代码。

首先，我们导入了randomForest库，该库提供了随机森林算法的实现。

接着，我们使用read.csv函数读取了名为"data.csv