forest_train训练文件的生成代码

最新推荐文章于 2023-03-27 11:16:58 发布
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本文介绍了一种图像数据集的准备与处理流程，包括如何从指定路径读取图像文件，进行基本尺寸调整，并记录图像的基本信息以供后续机器学习模型训练使用。

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

%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
%forest_train pos
main_path = 'D:\\workspace\\xx\\机器学习训练框架\\hough_forests_db\\tougue\\';
main_path_1 = 'D:\\workspace\\xx\\机器学习训练框架\\hough_forests_db\\';
train_path = [main_path_1, 'train_pos.txt'];
fid=fopen(train_path,'w');
fclose(fid);
dat = dir( main_path );
icount = 0;
for j = 1 : length( dat )
    % If maindir(i) is not a dir, skip
    if( isequal( dat( j ).name, '.' )||...
        isequal( dat( j ).name, '..'))
        continue;
    end
    icount = icount + 1;
end
fid=fopen(train_path,'a+');
fprintf(fid,'%d 1\n',icount);
fclose(fid);
for j = 1 : length( dat )
    % If maindir(i) is not a dir, skip
    if( isequal( dat( j ).name, '.' )||...
        isequal( dat( j ).name, '..'))
        continue;
    end
    datapath = fullfile( main_path, dat( j ).name, '');
    ss = size(strfind(datapath, 'Thumbs.db', 'ForceCellOutput',false));
    if(ss(1) == 0)
        datapath = fullfile( main_path, dat( j ).name, '');
        if(1)
            img=imread(datapath);
            tt = (size(img));
            %tt(1) = 96;
            %tt(2) = 160;
            %img1 = imresize(img, [tt(1) tt(2)]);
        end
        %clear img;
        %imwrite(img1, datapath);
        fid=fopen(train_path,'a+');
        fprintf(fid,'%s 0 0 %d %d %d %d\n',dat( j ).name, tt(2), tt(1), floor(tt(1)/2), floor(tt(2)/2));
        fclose(fid);
    end
end
%neg
main_path = 'D:\\workspace\\xx\\机器学习训练框架\\hough_forests_db\\other\\';
train_path = [main_path_1, 'train_neg.txt'];
fid=fopen(train_path,'w');
fclose(fid);
dat = dir( main_path );
icount = 0;
for j = 1 : length( dat )
    % If maindir(i) is not a dir, skip
    if( isequal( dat( j ).name, '.' )||...
        isequal( dat( j ).name, '..'))
        continue;
    end
    icount = icount + 1;
end
fid=fopen(train_path,'a+');
fprintf(fid,'%d 1\n',icount);
fclose(fid);
for j = 1 : length( dat )
    % If maindir(i) is not a dir, skip
    if( isequal( dat( j ).name, '.' )||...
        isequal( dat( j ).name, '..'))
        continue;
    end
    datapath = fullfile( main_path, dat( j ).name, '');
    ss = size(strfind(datapath, 'Thumbs.db', 'ForceCellOutput',false));
    if(ss(1) == 0)
        datapath = fullfile( main_path, dat( j ).name, '');
        img=imread(datapath);
        tt = (size(img));
        fid=fopen(train_path,'a+');
        fprintf(fid,'%s 0 0 %d %d\n',dat( j ).name, tt(2), tt(1));
        fclose(fid);
    end
end
深度学习attention原理_【深度学习】textCNN论文与原理——短文本分类(基于pytorch)...
weixin_42421177的博客
12-08 640
文 | 菊子皮 (转载请注明出处)B站：科皮子菊前言前文已经介绍了TextCNN的基本原理，如果还不熟悉的建议看看原理：【深度学习】textCNN论文与原理[1]及一个简单的基于pytorch的图像分类案例：【深度学习】卷积神经网络-图片分类案例(pytorch实现)[2]。现在介绍一下如何使用textcnn进行文本分类，该部分内容参考了:Pytorch-textCNN(不调用torch...
基于Matlab的随机森林算法实现（附算法介绍及代码详解）
DigitalGeo的博客
01-04 6万+
本算例完整代码领取方式在文末展示~ 一、内容提要 在地学领域中，岩性的准确识别对于储层评价来说至关重要。因此，今天笔者想要分享的是随机森林算法在岩性识别中的应用与代码实现。 科普中国·科学百科定义：随机森林（Random forest）指的是利用多棵树对样本进行训练并预测的一种分类器。 通俗地来讲，随机森林算法从属于机器学习，它可以高效地实现以分类为目的的计算过程。下面来看一下随机森林的主要优点[1]： (1) 可产生高准确度的分类器； (2) 处理大量的输入变量； (3) 在判断类别时，可以考虑
Rotation Forest 代码
06-30
是关于旋转森林的MATLAB代码，是2006年提出来的，里面也有相关的改进代码。
Forest源码探析
秋夜无霜
08-06 1853
Forest 是一个开源的 Java HTTP 客户端框架，它能够将 HTTP 的所有请求信息（包括 URL、Header 以及 Body 等信息）绑定到您自定义的 Interface 方法上，能够通过调用本地接口方法的方式发送 HTTP 请求。 本篇通过分析其源代码，列出了相关重要组件类，并最终通过一个流程图，分析其整个编码实现，以分享给大家。最主要这个工程源代码，通过引入大量设计模式（模板方法、工厂、代理、策略等），使得代码组织地相当美感，整洁，有助于提高你的阅读兴趣，很次写了这篇文章留念，同时分享给.
SSD训练模型自动生成train，test的txt文档
03-21
在进行SSD训练时，需要两个txt文档，之前都是用excel表格拉取，但数量过多的时候比较麻烦，就写了一个小脚本，能自动生成train.txt和test.txt，也可以设置比例，比较方便
forest
03-13
森林
import os import numpy as np import rasterio from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.preprocessing import StandardScaler from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier from sklearn.metrics import accuracy_score, precision_score, recall_score, f1_score, confusion_matrix, classification_report import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns import gc # 导入垃圾回收模块 # 定义颜色与类别的映射 COLOR_TO_CATEGORY = { (255, 0, 0): "built-up", (0, 255, 0): "farmland", (0, 255, 255): "forest", (255, 255, 0): "meadow", (0, 0, 255): "water", (0, 0, 0): "unlabeled" } CATEGORY_TO_LABEL_ID = {category: idx for idx, category in enumerate(COLOR_TO_CATEGORY.values())} LABEL_ID_TO_CATEGORY = {idx: category for category, idx in CATEGORY_TO_LABEL_ID.items()} # 1. 加载影像数据并构建数据集 def load_image_data(data_dir, test_size=0.2, random_state=42, sample_size=0.05): X_train, X_test, y_train, y_test = [], [], [], [] label_mapping = {} label_id = 0 print(f"数据目录: {data_dir}") print(f"目录内容: {os.listdir(data_dir)}") for folder in os.listdir(data_dir): folder_path = os.path.join(data_dir, folder) if os.path.isdir(folder_path): label_mapping[label_id] = folder # 映射标签 print(f"正在处理类别: {folder} (标签ID: {label_id})") for file in os.listdir(folder_path): if file.endswith('.tif') or file.endswith('.tiff'): image_path = os.path.join(folder_path, file) print(f"正在加载文件: {image_path}") try: with rasterio.open(image_path) as src: print(f"成功打开文件: {image_path}") image = src.read() # 读取影像数据 image = np.moveaxis(image, 0, -1) # 将通道移动到最后一维 image = image.reshape(-1, image.shape[-1]) # 展平为二维数组 image = image.astype(np.float32) # 转换为 float32 减少内存占用 # 检查并处理 NaN 或 Inf 值 if np.isnan(image).any() or np.isinf(image).any(): print(f"警告：文件 {file} 中存在 NaN 或 Inf 值，将被替换为 0") image = np.nan_to_num(image, nan=0.0, posinf=0.0, neginf=0.0) labels = np.full(image.shape[0], label_id, dtype=np.int8) # 创建对应标签 # 随机采样 indices = np.random.choice(image.shape[0], int(image.shape[0] * sample_size), replace=False) image_sampled = image[indices] labels_sampled = labels[indices] # 划分训练集和测试集 X_train_part, X_test_part, y_train_part, y_test_part = train_test_split( image_sampled, labels_sampled, test_size=test_size, random_state=random_state ) X_train.append(X_train_part) X_test.append(X_test_part) y_train.append(y_train_part) y_test.append(y_test_part) print(f"文件 {file} 加载完成，训练集样本数: {len(X_train_part)}，测试集样本数: {len(X_test_part)}") except Exception as e: print(f"加载文件失败: {image_path}，错误信息: {e}") label_id += 1 else: if folder.endswith('.tif') or folder.endswith('.tiff'): image_path = os.path.join(data_dir, folder) print(f"正在加载文件: {image_path}") try: with rasterio.open(image_path) as src: print(f"成功打开文件: {image_path}") image = src.read() # 读取影像数据 image = np.moveaxis(image, 0, -1) # 将通道移动到最后一维 image = image.reshape(-1, image.shape[-1]) # 展平为二维数组 image = image.astype(np.float32) # 转换为 float32 减少内存占用 # 检查并处理 NaN 或 Inf 值 if np.isnan(image).any() or np.isinf(image).any(): print(f"警告：文件 {file} 中存在 NaN 或 Inf 值，将被替换为 0") image = np.nan_to_num(image, nan=0.0, posinf=0.0, neginf=0.0) labels = np.full(image.shape[0], label_id, dtype=np.int8) # 创建对应标签 # 随机采样 indices = np.random.choice(image.shape[0], int(image.shape[0] * sample_size), replace=False) image_sampled = image[indices] labels_sampled = labels[indices] # 划分训练集和测试集 X_train_part, X_test_part, y_train_part, y_test_part = train_test_split( image_sampled, labels_sampled, test_size=test_size, random_state=random_state ) X_train.append(X_train_part) X_test.append(X_test_part) y_train.append(y_train_part) y_test.append(y_test_part) print(f"文件 {file} 加载完成，训练集样本数: {len(X_train_part)}，测试集样本数: {len(X_test_part)}") except Exception as e: print(f"加载文件失败: {image_path}，错误信息: {e}") label_id += 1 if not X_train: print("X为空，未加载到任何影像数据！") raise ValueError("未加载到任何影像数据，请检查目录结构和文件格式！") print("X不为空，继续处理...") X_train = np.vstack(X_train) X_test = np.vstack(X_test) y_train = np.concatenate(y_train) y_test = np.concatenate(y_test) print(f"数据加载完成，总训练集样本数: {len(X_train)}，总测试集样本数: {len(X_test)}") return X_train, X_test, y_train, y_test, label_mapping # 2. 数据标准化 def standardize_data(X_train, X_test, batch_size=1000): scaler = StandardScaler() print("开始标准化训练集...") for i in range(0, len(X_train), batch_size): batch = X_train[i:i + batch_size] scaler.partial_fit(batch) print(f"已处理训练集批次：{i // batch_size + 1}，当前批次大小: {len(batch)}") print("开始转换训练集...") X_train_batches = [] for i in range(0, len(X_train), batch_size): batch = X_train[i:i + batch_size] X_train_batches.append(scaler.transform(batch)) print(f"已转换训练集批次：{i // batch_size + 1}，当前批次大小: {len(batch)}") print("开始转换测试集...") X_test_batches = [] for i in range(0, len(X_test), batch_size): batch = X_test[i:i + batch_size] X_test_batches.append(scaler.transform(batch)) print(f"已转换测试集批次：{i // batch_size + 1}，当前批次大小: {len(batch)}") # 将批次数据合并为完整的 NumPy 数组 X_train_full = np.vstack(X_train_batches) X_test_full = np.vstack(X_test_batches) return X_train_full, X_test_full # 3. 训练随机森林模型 def train_random_forest(X_train, y_train): print("正在训练随机森林模型...") if len(y_train) == 0: raise ValueError("y_train 为空，无法训练模型！") model = RandomForestClassifier( n_estimators=50, # 减少树的数量 max_depth=20, max_samples=0.5, max_features=0.5, random_state=42, n_jobs=-1 ) try: model.fit(X_train, y_train) except Exception as e: print(f"训练随机森林模型时出现错误：{e}") return model # 4. 评估模型 def evaluate_model(model, X_test, y_test, label_mapping, batch_size=10000): print("正在评估模型...") y_pred = [] # 确保 X_test 是 NumPy 数组 if not isinstance(X_test, np.ndarray) or X_test.ndim != 2: raise ValueError("X_test 必须是二维 NumPy 数组") # 检查 X_test 和 y_test 是否为空 if X_test.size == 0 or len(y_test) == 0: raise ValueError("测试数据为空，请检查数据加载和处理过程！") # 分批预测测试集 for i in range(0, len(X_test), batch_size): batch = X_test[i:i + batch_size] print(f"Batch shape: {batch.shape}, Batch type: {type(batch)}") if batch.size == 0: print("警告：当前批次为空，跳过预测。") continue try: y_pred_batch = model.predict(batch) if len(y_pred_batch) == 0: print("警告：当前批次预测结果为空，跳过。") continue y_pred.extend(y_pred_batch) except Exception as e: print(f"预测批次时出错: {e}") continue y_pred = np.array(y_pred) # 检查 y_pred 是否为空 if len(y_pred) == 0: raise ValueError("y_pred 为空，无法进行评估！") # 确保 target_names 与类别数量一致 if not label_mapping: print("警告：label_mapping 为空，将使用默认的类别名称。") target_names = [f"Class {i}" for i in range(np.max(y_test) + 1)] else: target_names = list(label_mapping.values()) # 检查 y_test 和 y_pred 的长度是否一致 if len(y_test) != len(y_pred): raise ValueError(f"y_test 和 y_pred 的长度不一致: {len(y_test)} vs {len(y_pred)}") # 打印分类报告 print("分类报告：") print(classification_report(y_test, y_pred, target_names=target_names)) # 打印混淆矩阵 print("混淆矩阵：") cm = confusion_matrix(y_test, y_pred) print(cm) print("\n") # 绘制混淆矩阵热力图 plt.figure(figsize=(8, 6)) sns.heatmap(cm, annot=True, fmt='d', cmap='Blues', xticklabels=target_names, yticklabels=target_names) plt.xlabel('Predicted') plt.ylabel('True') plt.title('Confusion Matrix - RandomForest') plt.show() # 主程序 if __name__ == "__main__": # 数据路径 data_dir = r'E:\GID\train' # 加载数据并划分训练集和测试集 print("开始加载数据...") X_train, X_test, y_train, y_test, label_mapping = load_image_data(data_dir) print("数据加载完成，标签映射：", label_mapping) print("训练集样本数：", len(X_train), "测试集样本数：", len(X_test)) # 检查数据是否为空 if len(X_train) == 0 or len(X_test) == 0: raise ValueError("训练集或测试集为空，请检查数据加载过程！") # 数据标准化 print("开始数据标准化...") X_train_full, X_test_full = standardize_data(X_train, X_test) print("数据标准化完成") # 检查标准化后的数据是否为空 if X_train_full.size == 0 or X_test_full.size == 0: raise ValueError("标准化后的训练集或测试集为空，请检查数据标准化过程！") # 训练随机森林模型 print("开始训练随机森林模型...") trained_model = train_random_forest(X_train_full, y_train) print("随机森林模型训练完成") # 评估模型 print("开始评估模型...") evaluate_model(trained_model, X_test_full, y_test, label_mapping) print("模型评估完成") 精度过低进行修改
05-15
同时，确保代码正确，符合用户的要求，比如使用正确的LaTeX格式，生成相关问题。 需要检查是否有遗漏的优化点，比如类别不平衡问题，但鸢尾花数据集是平衡的。另外，袋外分数（oob_score）可以用来评估模型，而无需...
代码 # ================== 最终修复版模型优化代码 ================== from sklearn.preprocessing import PolynomialFeatures from sklearn.pipeline import Pipeline from sklearn.model_selection import RandomizedSearchCV from sklearn.ensemble import StackingRegressor from sklearn.linear_model import ElasticNet import joblib # 1. 定义明确的步骤名称和参数映射 MODEL_STEP_NAMES = { '线性回归': 'linear_model', '岭回归': 'ridge_model', '随机森林': 'random_forest', '梯度提升': 'gradient_boosting', '堆叠回归': 'stacking_model' } # 2. 修复参数网格 - 使用明确的步骤名称 extended_param_grids = { '岭回归': {'ridge_model__alpha': [0.001, 0.01, 0.1, 1, 10, 100, 1000]}, '随机森林': { 'random_forest__n_estimators': [50, 100, 200], 'random_forest__max_depth': [3, 5, 7, 10, None], 'random_forest__min_samples_split': [2, 5, 10], 'random_forest__min_samples_leaf': [1, 2, 4] }, '梯度提升': { 'gradient_boosting__n_estimators': [50, 100, 200], 'gradient_boosting__learning_rate': [0.01, 0.05, 0.1, 0.2], 'gradient_boosting__max_depth': [2, 3, 4, 5], 'gradient_boosting__subsample': [0.8, 0.9, 1.0] }, '堆叠回归': { 'stacking_model__final_estimator__alpha': [0.01, 0.1, 1.0], 'stacking_model__final_estimator__l1_ratio': [0.2, 0.5, 0.8] } } # 3. 创建特征工程管道 def create_model_pipeline(model, model_name, degree=1): """创建带有多项式特征和标准化的模型管道""" steps = [ ('poly', PolynomialFeatures(degree=degree, include_bias=False)), ('scaler', StandardScaler()) ] # 添加模型步骤 step_name = MODEL_STEP_NAMES.get(model_name, model_name.lower()) steps.append((step_name, model)) return Pipeline(steps) # 4. 重新定义堆叠集成模型 base_models = [ ('ridge', Ridge(alpha=10)), ('rf', RandomForestRegressor(max_depth=5, n_estimators=100, random_state=42, n_jobs=1)), ('gb', GradientBoostingRegressor(learning_rate=0.05, max_depth=3, n_estimators=100, random_state=42)) ] stacking_model = StackingRegressor( estimators=base_models, final_estimator=ElasticNet(alpha=0.1, l1_ratio=0.5), cv=3, n_jobs=1 ) models['堆叠回归'] = stacking_model # 5. 修复模型训练过程 optimized_results = {} optimized_models = {} cv_scores = {} print("\n开始优化模型训练（最终修复版）...") for name, model in models.items(): print(f"\n=== 优化训练模型: {name} ===") plt.show()出现：开始优化模型训练（最终修复版）... === 优化训练模型: 线性回归 === 优化训练模型 线性回归 时出错: name 'evaluate_with_cv' is not defined === 优化训练模型: 岭回归 === 优化训练模型 岭回归 时出错: name 'evaluate_with_cv' is not defined === 优化训练模型: 随机森林 === 优化训练模型 随机森林 时出错: name 'evaluate_with_cv' is not defined === 优化训练模型: 梯度提升 === 优化训练模型 梯度提升 时出错: name 'evaluate_with_cv' is not defined === 优化训练模型: 堆叠回归 === 优化训练模型 堆叠回归 时出错: name 'evaluate_with_cv' is not defined 所有模型优化训练失败 Traceback (most recent call last): File "C:\Users\刘涵\AppData\Local\Temp\ipykernel_2332\1178611129.py", line 84, in <module> cv_eval = evaluate_with_cv(model_pipeline, X_train, y_train, cv=5) ^^^^^^^^^^^^^^^^ NameError: name 'evaluate_with_cv' is not defined Traceback (most recent call last): File "C:\Users\刘涵\AppData\Local\Temp\ipykernel_2332\1178611129.py", line 84, in <module> cv_eval = evaluate_with_cv(model_pipeline, X_train, y_train, cv=5) ^^^^^^^^^^^^^^^^ NameError: name 'evaluate_with_cv' is not defined Traceback (most recent call last): File "C:\Users\刘涵\AppData\Local\Temp\ipykernel_2332\1178611129.py", line 84, in <module> cv_eval = evaluate_with_cv(model_pipeline, X_train, y_train, cv=5) ^^^^^^^^^^^^^^^^ NameError: name 'evaluate_with_cv' is not defined Traceback (most recent call last): File "C:\Users\刘涵\AppData\Local\Temp\ipykernel_2332\1178611129.py", line 84, in <module> cv_eval = evaluate_with_cv(model_pipeline, X_train, y_train, cv=5) ^^^^^^^^^^^^^^^^ NameError: name 'evaluate_with_cv' is not defined Traceback (most recent call last): File "C:\Users\刘涵\AppData\Local\Temp\ipykernel_2332\1178611129.py", line 84, in <module> cv_eval = evaluate_with_cv(model_pipeline, X_train, y_train, cv=5) ^^^^^^^^^^^^^^^^ NameError: name 'evaluate_with_cv' is not defined。进行修改并在模型性能比对中加上关于MSE的比对
最新发布
08-11
由于代码中已经提到了`evaluate_with_cv`，但没有定义，所以我们需要先定义它。 我们将定义一个函数`evaluate_with_cv`，它接收模型、特征X、目标y以及交叉验证的折数，然后计算并返回交叉验证的MSE和R2分数（或者...
``` install.packages("tidyverse") library(tidyverse) c <- read.csv("C:\\Users\\29930\\Desktop\\COPD.csv") colnames(c)<- c("COPD","性别","年龄","BMI","吸烟100支以上","气短频率","咳痰情况", "活动量减少","从不咳嗽","无胸腔痰液","无胸闷","爬坡不喘","居家活动无限制", "自信外出","睡眠好","精力充沛","吸烟总量","无感冒常咳嗽","平时气促", "使用煤柴燃料","家族呼吸病史","吸烟状态","上坡快跑呼吸","无感冒咳痰", "无感冒咳嗽","检测肺功能","Z5","RF","R5实","R5","R20实","R20", "R5_R20","X5实","X5","FeNO","CaNO") train <- sample(nrow(c), nrow(c)*0.7) F_train <- c[train, ] F_train <- na.omit(F_train) F_test <- c[-train, ] any(is.na(F_train)) # randomForest library(randomForest) c$COPD <- as.factor(c$COPD) set.seed(40705) F_train.forest <- randomForest(COPD~., data = F_train, importance = TRUE) F_train.forest ## # Scatterplot install.packages("ggplot2") library(ggplot2) library(ggExtra) library(ggpmisc) library(ggpubr) g <- ggplot(F_train, aes(obs, pre)) + geom_point() + geom_smooth(method="lm", se=F) + geom_abline(slope = 1,intercept = 0,lty="dashed") + stat_poly_eq( aes(label =paste( ..adj.rr.label.., sep = '~~')), formula = y ~ x, parse = TRUE, family="serif", size = 6.4, color="black", label.x = 0.1, #0-1之间的比例确定位置 label.y = 1) g1 <- ggMarginal(g, type = "histogram", fill="transparent") g <- ggplot(F_test, aes(obs, pre)) + geom_point() + geom_smooth(method="lm", se=F) + geom_abline(slope = 1,intercept = 0,lty="dashed") + stat_poly_eq( aes(label =paste( ..adj.rr.label.., sep = '~~')), formula = y ~ x, parse = TRUE, family="serif", size = 6.4, color="black", label.x = 0.1, #0-1之间的比例确定位置 label.y = 1) g2 <- ggMarginal(g, type = "histogram", fill="transparent") ggarrange(g1, g2, ncol = 2) # ggMarginal(g, type = "boxplot", fill="transparent") # ggMarginal(g, type = "density", fill="transparent") ##FEV1FVC 的重要性评估 importance_F <- F_train.forest$importance importance_F importance_plot <- tibble(var = rownames(importance_F), IncMSE = importance_F[,1], IncNodePurity = importance_F[,2]) p1 <- ggplot(importance_plot, aes(x=var, y=IncMSE)) + geom_segment( aes(x=var, xend=var, y=0, yend=IncMSE), color="skyblue") + geom_point( color="blue", size=4, alpha=0.6) + theme_light() + coord_flip() + theme( panel.grid.major.y = element_blank(), panel.border = element_blank(), axis.ticks.y = element_blank() ) p2 <- ggplot(importance_plot, aes(x=var, y=IncNodePurity)) + geom_segment( aes(x=var, xend=var, y=0, yend=IncNodePurity), color="skyblue") + geom_point( color="blue", size=4, alpha=0.6) + theme_light() + coord_flip() + theme( panel.grid.major.y = element_blank(), panel.border = element_blank(), axis.ticks.y = element_blank() ) ggarrange(p1, p2, ncol = 2) #5 次重复五折交叉验证 set.seed(40705) F_train.cv <- replicate(5, rfcv(F_train[-ncol(F_train)], F_train$COPD, cv.fold = 5, step = 0.8), simplify = FALSE) #ozo_train.cv F_train.cv <- data.frame(sapply(F_train.cv, '[[', 'error.cv')) F_train.cv$vars <- rownames(F_train.cv) F_train.cv <- reshape2::melt(F_train.cv, id = 'vars') F_train.cv$vars <- as.numeric(as.character(F_train.cv$vars)) F_train.cv.mean <- aggregate(F_train.cv$value, by = list(F_train.cv$vars), FUN = mean) F_train.cv.mean ggplot(F_train.cv.mean, aes(Group.1, x)) + geom_line() + labs(title = '',x = 'Number of vars', y = 'Cross-validation error') #首先根据某种重要性的高低排个序，例如根据“IncNodePurity”指标 importance_F <- importance_plot[order(importance_plot$IncNodePurity, decreasing = TRUE), ] #然后取出排名靠前的因素 importance_F.select <- importance_F[1:4, ] vars <- c(pull(importance_F.select, var), 'F') F.select <- c[,1:5] F.select <- reshape2::melt(F.select, id = 'F') # 查看下这些重要的 vars 与Ozone的关系 ggplot(F.select, aes(x = F, y = value)) + geom_point() + geom_smooth() + facet_wrap(~variable, ncol = 2, scale = 'free_y') + labs(title = '',x = 'F', y = 'Relative abundance')```重新写一下该代码，使能运行流畅
03-30
处理缺失值的时候，用户用了na.omit(F_train)，但测试集F_test没有处理，可能在预测时有问题，不过原代码中没有对测试集进行预测，可能用户只是关注训练集？不过后面的代码中测试集用于绘图，可能需要注意是否有缺失...
``` install.packages("tidyverse") library(tidyverse) c <- read.csv("C:\\Users\\29930\\Desktop\\COPD.csv") colnames(c) <- c("COPD","性别","年龄","BMI","您是否已经至少吸了100支烟","过去1个月内，您感到气短有多频繁?","您是否曾咳出“东西”，例如黏液或痰?","选择能够最准确地描述您在过去12个内日常生活状况的答案。因为呼吸问题，你的活动量比以前少了","我从不咳嗽","我胸腔内没有痰/粘液","我没有胸闷的感觉","我爬坡或者上一层楼梯时不会感到呼吸困难","我在家里活动不受限制","虽然有肺部疾病，但我可以非常自信的离家外出","我睡眠很好","我感到精力充沛","您吸烟总量","没感冒时您是否经常咳嗽?","您平时是否感觉有气促?","您目前使用煤炉或柴草烹饪或取暖吗?","您父母、兄弟姐妹及子女中，是否有人患哮喘、慢性支气管炎、肺气肿或慢阻肺?","吸烟状况","上坡快跑呼吸","无感冒咳痰","无感冒咳嗽","检测肺功能","Z5","RF","R5实","R5","R20实","R20","R5-R20","X5实","X5","FeNO","CaNO") train <- sample(nrow(c), nrow(c)*0.7) F_train <- c[train, ] F_train <- na.omit(F_train) F_test <- c[-train, ] any(is.na(F_train)) # randomForest library(randomForest) c$COPD <- as.factor(c$COPD) set.seed(40705) F_train.forest <- randomForest(COPD~., data = F_train, importance = TRUE) F_train.forest```> any(is.na(F_train)) [1] FALSE
03-30
嗯，用户让我介绍一段R代码，主要是关于用randomForest包训练模型的。首先，我需要仔细看看这段代码的结构和内容。看起来用户在处理COPD数据集，进行了数据分割、清理，然后建立随机森林模型。 首先，用户安装了...
``` install.packages("tidyverse") library(tidyverse) c <- read.csv("C:\\Users\\29930\\Desktop\\COPD.csv") colnames(c) <- c("COPD","性别","年龄","BMI","您是否已经至少吸了100支烟","过去1个月内，您感到气短有多频繁?","您是否曾咳出“东西”，例如黏液或痰?","选择能够最准确地描述您在过去12个内日常生活状况的答案。因为呼吸问题，你的活动量比以前少了","我从不咳嗽","我胸腔内没有痰/粘液","我没有胸闷的感觉","我爬坡或者上一层楼梯时不会感到呼吸困难","我在家里活动不受限制","虽然有肺部疾病，但我可以非常自信的离家外出","我睡眠很好","我感到精力充沛","您吸烟总量","没感冒时您是否经常咳嗽?","您平时是否感觉有气促?","您目前使用煤炉或柴草烹饪或取暖吗?","您父母、兄弟姐妹及子女中，是否有人患哮喘、慢性支气管炎、肺气肿或慢阻肺?","吸烟状况","上坡快跑呼吸","无感冒咳痰","无感冒咳嗽","检测肺功能","Z5","RF","R5实","R5","R20实","R20","R5-R20","X5实","X5","FeNO","CaNO") train <- sample(nrow(c), nrow(c)*0.7) F_train <- c[train, ] F_train <- na.omit(F_train) F_test <- c[-train, ] any(is.na(F_train)) # randomForest library(randomForest) c$COPD <- as.factor(c$COPD) set.seed(40705) F_train.forest <- randomForest(COPD~., data = F_train, importance = TRUE) F_train.forest```载入需要的程辑包：ggpp
03-30
F_train (F_train) # 删除训练集的缺失值 F_test [-train, ] # 剩余30%作为测试集 any(is.na(F_train)) # 检查训练集是否已无缺失值 ``` * **注意事项**： - `na.omit()` 直接删除含缺失值的行，可能损失信息（若...
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