R语言：随机森林的实现——randomForest

R语言实现随机森林：变量重要性与ROC曲线分析

最新推荐文章于 2025-07-24 17:11:56 发布

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#随机森林 #CART #R

本文介绍了如何在R语言中利用randomForest包实现随机森林算法，详细展示了数据处理、模型构建过程，并探讨了变量重要性和不同参数设置（mtry, ntree）对AUC值的影响，强调了随机森林中变量选择和森林规模的平衡对模型性能的重要性。" 104545482,8242474,神经网络与数学函数拟合,"['深度学习', '模型拟合', '神经元', '线性模型', '非线性模型']

在前一篇文章中，我们介绍了随机森林，本文我们将着重介绍其R语言的实现。

使用randomForest包中的randomForest函数

数据简介

本文数据选择了红酒质量分类数据集，这是一个很经典的数据集，原数据集中“质量”这一变量取值有{3，4，5，6，7，8}。为了实现二分类问题，我们添加一个变量“等级”，并将“质量”为{3，4，5}的观测划分在等级0中，“质量”为{6，7，8}的观测划分在等级1中。

数据下载戳我

因变量：等级

自变量：非挥发性酸性、挥发性酸性、柠檬酸、剩余糖分、氯化物、游离二氧化硫、二氧化硫总量、浓度、pH、硫酸盐、酒精

library(openxlsx)
wine = read.xlsx("C:/Users/Mr.Reliable/Desktop/classification/winequality-red.xlsx") 
#将数据集分为训练集和测试集,比例为7:3
train_sub = sample(nrow(wine),7/10*nrow(wine))
train_data = wine[train_sub,]
test_data = wine[-train_sub,]