R语言机器学习系列-随机森林 分类代码解读

110 篇文章 ¥59.90 ¥99.00
本文详细解读了使用R语言构建随机森林分类模型的代码,包括数据集加载、划分训练测试集、模型构建和预测过程,以及评估模型准确率的方法。随机森林通过集成多个决策树提高预测准确性,是机器学习中一种强大的算法。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

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

评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值