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随机森林c语言编程,R

R - 随机森林( Random Forest)

在随机森林方法中，创建了大量决策树。 每个观察都被送入每个决策树。 每次观察的最常见结果用作最终输出。 一个新的观察结果被输入所有树木，并对每个分类模型进行多数投票。

对构建树时未使用的情况进行错误估计。 这称为OOB (Out-of-bag)错误估计，以百分比形式提及。

R包"randomForest"用于创建随机森林。

安装R包

在R控制台中使用以下命令安装程序包。 您还必须安装依赖包(如果有)。install.packages("randomForest)

包“randomForest”具有randomForest()函数，用于创建和分析随机森林。

语法 (Syntax)

在R中创建随机林的基本语法是 -randomForest(formula, data)

以下是所用参数的说明 -formula是描述预测变量和响应变量的公式。

data是使用的数据集的名称。

数据输入 (Input Data)

我们将使用名为readingSkills的R内置数据集来创建决策树。 如果我们知道变量“年龄”，“鞋子大小”，“得分”以及该人是否是母语人士，它会描述某人阅读技能的得分。

这是样本数据。# Load the party package. It will automatically load other

# required packages.

library(party)

# Print some records from data set readingSkills.

print(head(readingSkills))

当我们执行上面的代码时，它会产生以下结果和图表 -nativeSpeaker

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