R语言200习题训练（带答案）（十二）——随机森林

此部分内容会每日更新，包括但不限于基础知识，进阶知识，数据处理，图表展示，数据分析实战，机器学习算法等~ ！！！
本人统计学硕士在读，想在2024年完成sql、python、R语言、stata、matlab等软件的复盘和巩固，目前在做统计学知识和R语言的复习~
后续考虑出相关视频进行讲解说明，请大家持续点赞+收藏+关注哈，大家一起沟通交流~

随机森林算法的应用与优化

习题21：

构建随机森林分类器，并解释随机森林与决策树的关系。

在R语言中，可以使用randomForest包来构建随机森林分类器。首先，确保已经安装了randomForest包，如果没有，可以通过install.packages("randomForest")来安装。

# 加载所需的包
library(randomForest)

# 假设我们有一个名为data的数据集，其中target是目标变量，其他列是特征
# data <- read.csv("your_dataset.csv") # 加载你的数据集

# 构建随机森林模型
rf_model <- randomForest(target ~ ., data = data, ntree = 500)

# 查看模型摘要
print(rf_model)

# 预测新的数据点
# new_data <- read.csv("new_data.csv") # 加载新的数据集
# predictions <- predict(rf_model, new_data)
# print(predictions)

随机森林与决策树的关系：

随机森林是由多个决策树构成的集成学习方法。在随机森林中，每棵树都是基于自助法（bootstrap）采样的数据子集构建的，并且每个节点分裂时仅考虑随机选择的一部分特征。这种随机性有助于减少过拟合，提高模型的泛化能力。每个决策树都会对输入数