R语言实战应用精讲50篇（二十七）-R语言实现随机森林（附R语言代码）

文宇肃然

于 2022-01-17 06:00:00 发布

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分类专栏： R语言实战应用案例精讲文章标签： r语言随机森林机器学习

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本文详细介绍了如何使用R语言实现随机森林在回归、二分类和多分类问题中的应用。从加载相关包、数据处理、模型训练到预测评估，每个步骤都有详细的解释和代码展示，旨在帮助读者深入理解随机森林模型的构建和评估过程。

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随机森林回归

回归问题指的是因变量或者被预测变量是连续性变量的情形，比如预测身高体重的具体数值是多少的情形。整个代码大致可以分为包、数据、模型、预测评估4个部分，接下来逐一解读。

1、包部分，也就是加载各类包，包括随机森林包randomForest，数据相关包tidyverse、skimr、DataExplorer，模型评估包caret。

2、数据部分，主要是读取数据，处理缺失值，转换变量类型。

3、模型部分。

为了对模型的泛化能力有更准确的评估，先将数据集拆为训练集和测试集，后续将在训练集上训练模型，然后以测试集上的结果评估模型泛化能力。

模型训练部分及模型结果部分的代码如下：

# 因变量自变量构建公式
colnames(boston)
form_reg <- as.formula(
  paste0(
    "medv ~ ",
    paste(colnames(traindata)[1:13], collapse = " + ")
  )
)
form_reg

# 训练模型
set.seed(42)
fit_rf_reg <- randomForest(
  form_reg,
  data = traindata,
  ntree = 500, # 决策树棵数
  mtry = 6, # 每个节点可供选择的

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