随机森林算法介绍及R语言实现

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randomforest随机森林参数

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Random Forest（随机森林）参数
Random Forest（随机森林）是一种基于决策树的集成学习（ensemble learning）方法，通过构建多个决策树，将它们拼接在一起，从而形成一个强有力的、具有良好泛化能力的决策树模型。

它非常适合做分类和回归任务。

Random Forest有如下重要参数：
1. n_estimators：决策树的数量，即构建森林时使用的树的数量，默认值为10 。

2. max_features：决策树每次生成时，所使用的最大特征数量，默认值为None，也可以设置一个整数或者浮点数。

3. min_samples_split：决策树中每个节点最少需要分割的样本数，默认值为2。

4. min_samples_leaf：决策树每个叶子节点所需要的最少样本数，默认值为1。

5. max_depth：决策树深度，即从根节点到叶子节点的最大分入数量，如果为None，则节点的深度将不受限，默认值为None。

6. bootstrap：是否有放回的采样，默认值为True，即有放回采样。

7. criterion：决策树所使用的评价准则，默认值为“gini”，也可以选择“entropy”。

8. oob_score：是否使用袋外数据来估计泛化精度，默认值为
False，即不使用袋外数据。

r语言随机森林模型怎么求出回归方程

r语言随机森林模型怎么求出回归方程全文共四篇示例，供读者参考第一篇示例：随机森林是一种强大的机器学习算法，它结合了决策树和集成学习的优势，在回归问题中也有很好的表现。

在R语言中，使用随机森林模型可以很容易地求出回归方程，下面我们就来详细介绍一下如何在R语言中求出随机森林回归方程。

1. 数据准备我们需要准备好用于建模的数据集。

数据集应该包含输入变量和目标变量，输入变量用于建立回归模型，目标变量是我们要预测的值。

在R语言中可以使用data.frame()函数将数据加载进来，确保数据集中不含有缺失值。

2. 导入随机森林库在R语言中，可以使用randomForest包来构建随机森林模型。

首先需要安装包并导入到R中，可以使用以下代码完成这一步：```install.packages("randomForest")library(randomForest)```3. 构建随机森林模型接下来，我们使用randomForest()函数来构建随机森林模型。

在函数中需要指定输入变量和目标变量，以及其他一些参数，如树的数量、节点最小样本数等。

以下是一段示例代码：这里的"data"是我们准备好的数据集，"Target"是目标变量的列名，"~ ."表示使用所有其他变量作为输入变量，"ntree"表示森林中树的数量，"mtry"表示每个节点中考虑的变量数量。

根据具体情况可以调整这些参数来优化模型。

4. 提取回归方程随机森林模型是由多个决策树组成的集合模型，因此没有明确的回归方程。

但是可以通过查看变量的重要性来理解模型的影响因素。

可以使用以下代码来查看变量的重要性：```varImpPlot(rf_model)```这个函数会返回一个图表，显示每个变量的重要性以及它们对模型的贡献程度。

可以根据这个图表来了解模型中哪些变量对预测结果具有更大的影响。

r语言随机森林回归最优参数

系好安全带，伙计们！我们正在潜入令人兴奋的机器学习的世界与永远流行的随机森林回归算法。

这个坏孩子不仅能把事物分类，而且能预测数值。

准备好卷起你的袖子，加入我，当我们利用R语言的力量创建我们自己的随机森林回归模型。

嘿，我们不会停下来的——我们正在寻找最终的参数，让这个模型歌舞。

让我们在这个算法上撒点魔法释放出它的全部潜力！
让我们给R环境注入一些魔法通过召唤必要的R包随机森林回归。

我们将利用“install。

packages（）”咒语来构思“随机森林”软件包，它将赋予我们构建神秘的随机森林模型所需的魔法功能。

一旦套件安全了，我们可以挥动我们的魔杖，用“ library（）” 咒语在我们的 R 会话中恢复它。

现在，我们到森林的旅程随机的可能性是真正开始的！
"好，系好安全带，准备潜入随机森林的世界！一旦我们得到了随机森林包的火力，它去时间开始设计我们可怕的回归模型。

我们需要准备我们的数据集，把它分成一个训练集和一个测试集。

我们释放出“兰多姆森林（）”功能的魔法，用训练数据来训练我们的模型，并通过在测试数据上作出预测来观察它的工作。

等等，还有更多！我们可以通过使用诸如交叉验证等很酷的技术来寻找我们随机森林回归模型的完美参数这就像找到宝藏图回归成功！让我们一起征服这个随机的森林！"。

R随机森林算法

R随机森林算法随机森林模型是一种预测能力较强的数据挖掘模型，常用于进行分类预测和数据回归分析，这里我们只讨论分类预测。

如上图所示，随机森林模型包含多个树形分类器，预测结果由多个分类器（决策树）投票得出，每个决策树相当于一个大师，通过自己在数据集中学到的知识对于新的数据进行分类。

在随机森林算法的函数randomForest()中有两个非常重要的参数，而这两个参数又将影响模型的准确性，它们分别是mtry和ntree。

一般对mtry的选择是逐一尝试，直到找到比较理想的值，ntree的选择可通过图形大致判断模型内误差稳定时的值。

随机森林R包randomForest::randomForest 该包中主要涉及5个重要函数，关于这5个函数的语法和参数请见下方：randomForest()：此函数用于构建随机森林模型randomForest(formula, data=NULL, ..., subset, na.action=na.fail)1. formula：指定模型的公式形式，类似于y~x1+x2+x3...;2. data：指定分析的数据集；3.ntree：指定随机森林所包含的决策树数目，默认为500；4. mtry：指定节点中用于二叉树的变量个数，默认情况下数据集变量个数的二次方根（分类模型）或三分之一（预测模型）。

一般是需要进行人为的逐次挑选，确定最佳的m值；估值过程指定m值，即随机产生m个变量用于节点上的二叉树，m的选择原则是使错误率最低。

应用bootstrap自助法在原数据集中又放回地抽取k个样本集，组成k棵决策树，每个决策树输出一个结果。

对k个决策树组成的随机森林对样本进行分类或预测：分类原则：少数服从多数；预测原则：简单平均。

oob error如何选择最优的特征个数m，要解决这个问题，我们主要依据计算得到的袋外错误率.在构建每棵树时，对训练集使用了不同的bootstrap sample（随机且有放回地抽取）。

用R实现随机森林的分类与回归

用R实现随机森林的分类与回归第五届中国R语言会议北京2012 李欣海用R实现随机森林的分类与回归Applications of Random Forest using RClassification and Regression李欣海中科院动物所邮件:lixh@//0>.主页:////.博客:////.微博:////. 第五届中国R语言会议北京2012 李欣海随机森林简介Random Forest////.an-introduction-to-data-mining-for-marketing-and-business-intelli gence/Random Forest is an ensemble classifier thatconsists of many decision trees It outputs the class that is the mode of the class'soutput by individual trees Breiman 2001 It deals with “small n large p”-problems, high-orderinteractions, correlated predictor variables.Breiman, L. 2001. Random forests. Machine Learning 45:5-32. Being cited 6500 times until 20123/25 第五届中国R语言会议北京2012 李欣海随机森林简介History////.an-introduction-to-data-mining-for-marketing-and-business-intelli gence/The algorithm for inducing a random forest was developed byLeo Breiman 2001 and Adele Cutler, and "Random Forests" istheir trademarkThe term came from random decision forests that was firstproposed by Tin Kam Ho of Bell Labs in 1995The method combines Breiman's "bagging" idea and therandom selection of features, introduced independently by Ho1995 and Amit and Geman 1997 in order to construct acollection of decision trees with controlled variation.4/25 第五届中国R语言会议北京2012 李欣海随机森林简介Tree modelsy β + β x + β x + β x + εi 0 1 1i 2 2 i 3 3i iClassification treeRegression treeCrawley 2007 The R Book p691 Crawley 2007 The R Book p6945/25 第五届中国R语言会议北京2012 李欣海随机森林简介The statistical community uses irrelevant theory,questionable conclusions?David R. Cox Emanuel Parzen Bruce HoadleyBrad EfronNO YES6/25 第五届中国R语言会议北京2012 李欣海随机森林简介Ensemble classifiers////.Tree models are simple, often produce noisy bushy or weakstunted classifiers Bagging Breiman, 1996: Fit many large trees to bootstrap-resampled versions of the training data, and classify by majority vote Boosting Freund & Shapire, 1996: Fit many large or small trees to reweighted versions of the training data. Classify by weighted majority vote Random Forests Breiman 1999: Fancier version of bagging.In general Boosting Random Forests Bagging Single TreeTrevor Hastie.7/25 第五届中国R语言会议北京2012 李欣海随机森林简介How Random Forest Works////.At each tree split, a random sample of m features is drawn, and only those m features are considered for splittingTypically m sqrtp or logp, where p is the number offeatures For each tree grown on a bootstrap sample, the error rate for observations left out of the bootstrap sample ismonitored. This is called the out-of-bag OOB error rate Random forests tries to improve on bagging by “de-correlating” the trees. Each tree has the same expectation.Trevor Hastie, p21 in Trees, Bagging, Random Forests and Boosting8/25 第五届中国R语言会议北京2012 李欣海随机森林简介R PackagesrandomForest randomForestTitle: Breiman and Cutler’s random forests for classification and regressionVersion: 4.6-6Date: 2012-01-06Author:Fortran original by Leo Breiman and Adele Cutler, R port by Andy Liawand Matthew Wiener.Implementation based on CART trees for variables of different types.Biased in favor of continuous variables and variables with many categories.partycforestBased on unbiased conditional inference trees.For variables of different types: unbiased when subsampling.黄河渭河9/25 第五届中国R语言会议北京2012 李欣海随机森林:分类# # # # ## ## ## ## # # # # # # # # # # # # # ### # # ## ## ## # # # # # # # # # # ## ## ## # # ## ## ## # # # # # # # # # # ## ## ## # # ## ## # # # ## ## ## ## # # # # # # # # # # # # # ### # # ## ## ## # # # # # # # # # # ## ## ## # # ## ## ## # # # # # # # # # # ## ## ## # # ## ## # # # ## ## ## ## # # # # # # # # # # # # # ### # # ## 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## ## # # # # # # # # # # ## ## ## # # ## ## ## # # # # # # # # # # ## ## ## # # ## ## # # # ## ## ## ## # # # # # # # # # # # # # ### # # ## ## ## # # # # # # # # # # ## ## ## # # ## ## ## # # # # # # # # # # ## ## ## # # ## ## # # # ## ## ## ## # # # # # # # # # # # # # ### # # ## ## ## # # # # # # # # # # ## ## ## # # ## ## ## # # # # # # # # # # ## ## ## # # ## ## # # # ## ## ## ## # # # # # # # # # # # # # ### # # ## ## ## # # # # # # # # # ## ## ## ## ## ## ## ## # # # # # # # # ## ## ## ## ## ## # # # # ## ## ## ## # # # # # # # # # # # # # ### # # ## ## ## # # # # # # # # # # ## ## ## # # ## ## ## # # # # # # # # # # ## ## ## # ### #湖南湖南黄河汉江岷江嘉陵江10/25 第五届中国R语言会议北京2012 李欣海随机森林:分类DataLand Foot prec_ prec_ prec_ Nestuse x y Elev Aspect Slope Pop GDP t_ann t_jan t_july yearcover print ann jan july site1 107.505 33.392 984 0.67 29.6 21 42.0 20 2.95 845 6 153 12.4 0.3 24.0 1981 金家河1 107.548 33.409 1315 0.90 19.0 14 22.5 26 1.97 869 6 157 11.3 -0.6 22.7 1981 姚家沟1 107.505 33.392 984 0.67 29.6 21 42.0 20 2.95 845 6 153 12.4 0.3 24.0 1982 金家河1 107.548 33.409 1315 0.90 19.0 14 22.5 26 1.97 869 6 157 11.3 -0.6 22.7 1982 姚家沟1 107.505 33.392 984 0.67 29.6 21 42.0 20 2.95 845 6 153 12.4 0.3 24.0 1983 金家河1 107.548 33.409 1315 0.90 19.0 14 22.5 26 1.97 869 6 157 11.3 -0.6 22.7 1983 姚家沟1 107.548 33.409 1315 0.90 19.0 14 22.5 26 1.97 869 6 157 11.3 -0.6 22.7 1984 姚家沟1 107.405 33.406 1056 0.54 11.4 21 0.0 20 0.98 892 7 161 11.4 -0.5 22.9 1984 三岔河1 107.405 33.406 1056 0.54 11.4 21 0.0 20 0.98 892 7 161 11.4 -0.5 22.9 1985 三岔河1 107.548 33.409 1315 0.90 19.0 14 22.5 26 1.97 869 6 157 11.3 -0.6 22.7 1985 姚家沟0 107.400 32.780 980 0.46 42.1 11 45.8 14 1.78 927 6 170 13.0 1.3 24.0 0 3030 107.430 32.780 1553 0.97 29.6 14 171.8 32 4.76 887 5 162 13.0 1.3 24.0 0 3040 107.460 32.780 1534 0.51 25.7 14 12.7 14 1.78 886 5 162 14.0 2.15 25.2 0 3050 107.490 32.780 996 0.72 29.4 14 76.1 20 2.97 886 5 162 12.4 0.8 23.4 0 3060 107.520 32.780 1144 0.16 9.3 14 29.3 20 1.78 956 6 175 12.4 0.8 23.4 0 3070 107.550 32.780 915 0.91 20.7 11 214.7 20 5.95 956 6 175 11.6 0.15 22.5 0 3080 107.580 32.780 930 0.13 35.7 22 153.2 29 4.76 993 7 181 11.6 0.15 22.5 0 3090 107.610 32.780 873 0.40 31.9 11 66.4 29 2.97 931 6 171 12.7 1.1 23.8 0 3100 107.640 32.780 1147 0.50 35.5 11 46.8 20 2.38 1041 7 189 12.7 1.1 23.8 0 3110 107.670 32.780 1699 0.89 21.1 14 20.5 20 1.78 1060 8 192 10.4 -0.8 21.2 0 312tableibis$use ibis$use - as.factoribis$useibis$landcover - as.factoribis$landcover0 12538 560 11/25 第五届中国R 语言会议北京2012 李欣海随机森林:分类Multicollinearity is a painVariables in the two-principal-component space-50 0 50306530643018biplotprincompibis[,2:16], corT3017 2971 306330623060 2970306130582923 2969 2924 3016 y 3057 3059 3015 3056 30143013305530123010 30112968296329662967 30093005 2877 2922 2965 30542830 2964 3008 3006 3007292129622914 30192829 2876 30522919 2920 30533048 2960 3003 2961 3050 30013021 304929983000 3002 29593022 29173004 3051278329553020 2958 2957 2875282830472913291829993023290626892641 28272737 29732836 2784 2826 3046 2956 2874 2986 3033 2735 30442867 2690 2688 2915 30452975 2974 29163024 2789 2739 2788 2740 2642 2925 2972 3041 2869 28682927 2839 27362977 2793 2741 3037 29533025 2928 2820 2791 29103030 2832 2592 2995 2640 2994 2952 28592978 2881 2930 2879 3042 2863 3039 2909 29072983 3029 2880 2990 2992 2989 3036 3043 29542931 2834 2991 2884 2996 28622982 2981 3028 2985 2833 2993 3040 28722940 3032 2878 2883 2835 2882 2786 2787 2831 2873 26442976 2886 3035 2837 2785 2790 2951 2911 28252929 2870 26932926 2866 3034 2988 2864 2848 2782 2646 2871 2692 2745 29083027 2980 2943 2987 2847 2849 2912 2824 2742 2905 2823 29972942 2895 2865 2738 28613031 2984 2979 2941 2733 2840 2841 2643 2781 2744 2858 2645 2691 2896 2838 2647 2855 27432935 3026 2933 2893 2890 2892 2891 2894 2845 2794 2796 2792 2846 2746 2748 2695 2904 2747 2694 2545 3038 27002850 2851 2749 2795 2648 2696 2699 25962897 2842 2843 2798 2885 2556 25972934 293727012844 2797 2652 2697 28572887 2932 2800 2854 2598 2856 2650 2651 26982702 2550 2750 26492888 2947 2802 2751 2852 2654 2811 2853 2653 25902939 2945 2949 2753 27042711 2938 2946 2944 2706 2948 2779 2600 2780 2364 2602 2603 2317 2639 2898 2505 2601 2764 24662936 2552 2902 2551 2717 25082755 2503 2561 2549 2502 2734 25552761 2899 2900 2822 2606 2655 2703 2605 2752 2686 2608 2513 2821 2599 2801 2507 2414 2544 28602504 2950 25542889 2901 2803 2656 2799 2778 2687 2560 2510 260723712709 2558 2456 2609 2。

李欣海：用R实现随机森林的分类与回归

YES
6/25 随机森林简介
第五届中国R语言会议北京2012
李欣海
Ensemble classifiers
/profiles/Trevor_Hastie/
Tree models are simple, often produce noisy (bushy) or weak (stunted) classifiers.
• For each tree grown on a bootstrap sample, the error rate for observations left out of the bootstrap sample is monitored. This is called the out-of-bag (OOB) error rate.
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黄河 # # # # # #
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利用随机森林构建分类模型,并用十折交叉验证。r语言教程

利用随机森林构建分类模型,并用十折交叉验证。

r语言教程在R语言中，我们可以使用`caret`包中的`train`函数进行模型的训练，并使用`caret`包的`createDataPartition`函数进行十折交叉验证。

以下是使用随机森林构建分类模型的示例代码：首先，确保你已经安装了必要的包。

如果没有，你可以使用以下命令进行安装：```r("caret")("randomForest")```然后，加载这些包：```rlibrary(caret)library(randomForest)接下来，我们需要加载数据。

假设我们有一个名为`data`的数据框，其中包含我们的特征和目标变量：```rdata <- ("your_") 请将"your_"替换为你的数据文件路径```然后，我们将使用`createDataPartition`函数进行十折交叉验证的数据分割：```r(123) 为了结果的可重复性control <- rbind(trainControl(method = "cv", number = 10), 10折交叉验证trainControl(method = "oob") 用于随机森林的外部验证)```接着，我们将使用`train`函数训练我们的模型：(123) 为了结果的可重复性rf_model <- train(target ~ ., data = data, trControl = control, method = "rf") 使用随机森林方法训练模型```最后，我们可以输出模型的详细信息：```rprint(rf_model)```以上代码演示了如何使用随机森林和十折交叉验证在R语言中构建分类模型。

请注意，你可能需要根据自己的数据和需求对代码进行一些调整。

r语言孤立森林算法

r语言孤立森林算法孤立森林（Isolation Forest）是一种用于异常检测的无监督学习算法，它能够有效地检测出数据集中的异常点。

而R语言提供了丰富的机器学习库和工具，其中就包括了实现孤立森林算法的相关函数和包。

本文将介绍如何使用R语言实现孤立森林算法，并通过一个示例来说明其应用。

一、什么是孤立森林算法孤立森林算法是一种基于树的集成学习方法，它通过构建一个随机的树结构来划分数据集，然后通过树的高度来评估数据点的异常程度。

算法的基本思想是，异常点往往比正常点更容易被随机划分到孤立的叶子节点上，因此可以通过计算数据点在树中的路径长度来判断其异常程度。

二、使用R语言实现孤立森林算法在R语言中，我们可以使用isolationForest包来实现孤立森林算法。

首先，我们需要安装和加载isolationForest包：```Rinstall.packages("isolationForest")library(isolationForest)```接下来，我们可以使用isolationForest函数来构建孤立森林模型。

该函数的主要参数包括数据集（data），树的数量（ntree）和随机数种子（seed）等。

下面是一个简单的示例：```R# 构建孤立森林模型model <- isolationForest(data, ntree = 100, seed = 123)# 打印模型信息print(model)```在构建完孤立森林模型后，我们可以使用predict函数来对新的数据进行异常检测。

该函数会返回每个数据点的异常得分，得分越高表示越异常。

下面是一个示例：```R# 对新数据进行异常检测scores <- predict(model, new_data)# 打印异常得分print(scores)```三、示例应用：检测信用卡欺诈为了说明孤立森林算法的应用，我们以信用卡欺诈检测为例进行示例。

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随机森林算法介绍及R语言实现随机森林算法介绍算法介绍：简单的说，随机森林就是用随机的方式建立一个森林，森林里面有很多的决策树，并且每棵树之间是没有关联的。

得到一个森林后，当有一个新的样本输入，森林中的每一棵决策树会分别进行一下判断，进行类别归类（针对分类算法），最后比较一下被判定哪一类最多，就预测该样本为哪一类。

随机森林算法有两个主要环节：决策树的生长和投票过程。

决策树生长步骤：1.从容量为N的原始训练样本数据中采取放回抽样方式(即bootstrap取样)随机抽取自助样本集，重复k（树的数目为k）次形成一个新的训练集N，以此生成一棵分类树；2.每个自助样本集生长为单棵分类树，该自助样本集是单棵分类树的全部训练数据。

设有M个输入特征，则在树的每个节点处从M个特征中随机挑选m(m < M)个特征，按照节点不纯度最小的原则从这m个特征中选出一个特征进行分枝生长，然后再分别递归调用上述过程构造各个分枝，直到这棵树能准确地分类训练集或所有属性都已被使用过。

在整个森林的生长过程中m将保持恒定；3.分类树为了达到低偏差和高差异而要充分生长，使每个节点的不纯度达到最小，不进行通常的剪枝操作。

投票过程：随机森林采用Bagging方法生成多个决策树分类器。

基本思想：1.给定一个弱学习算法和一个训练集，单个弱学习算法准确率不高，可以视为一个窄领域专家；2.将该学习算法使用多次，得出预测函数序列，进行投票，将多个窄领域专家评估结果汇总，最后结果准确率将大幅提升。

随机森林的优点：∙可以处理大量的输入变量;∙对于很多种资料，可以产生高准确度的分类器;∙可以在决定类别时，评估变量的重要性;∙在建造森林时，可以在内部对于一般化后的误差产生不偏差的估计;∙包含一个好方法可以估计遗失的资料，并且，如果有很大一部分的资料遗失，仍可以维持准确度;∙提供一个实验方法，可以去侦测 variable interactions;∙对于不平衡的分类资料集来说，可以平衡误差;∙计算各例中的亲近度，对于数据挖掘、侦测偏离者（outlier）和将资料视觉化非常有用;∙使用上述。

可被延伸应用在未标记的资料上，这类资料通常是使用非监督式聚类。

也可侦测偏离者和观看资料;∙学习过程很快速。

缺点∙随机森林已经被证明在某些噪音较大的分类或回归问题上会过拟合;∙对于有不同级别的属性的数据，级别划分较多的属性会对随机森林产生更大的影响，所以随机森林在这种数据上产出的属性权值是不可信的。

R语言实现寻找最优参数mtry，即指定节点中用于二叉树的最佳变量个数library("randomForest")n<-length(names(train_data)) #计算数据集中自变量个数，等同n=ncol(train_dat a)rate=1#设置模型误判率向量初始值for(i in 1:(n-1)){set.seed(1234)rf_train<-randomForest(as.factor(train_data$IS_LIUSHI)~.,data=train_data,mtry =i,ntree=1000)rate[i]<-mean(rf_train$err.rate) #计算基于OOB数据的模型误判率均值print(rf_train)}rate #展示所有模型误判率的均值plot(rate)寻找最佳参数ntree，即指定随机森林所包含的最佳决策树数目set.seed(100)rf_train<-randomForest(as.factor(train_data$IS_LIUSHI)~.,data=train_data,mtry=1 2,ntree=1000)plot(rf_train) #绘制模型误差与决策树数量关系图legend(800,0.02,"IS_LIUSHI=0",cex=0.9,bty="n")legend(800,0.0245,"total",cex=0.09,bty="n")随机森林模型搭建set.seed(100)rf_train<-randomForest(as.factor(train_data$IS_LIUSHI)~.,data=train_data,mtry=1 2,ntree=400,importance=TRUE,proximity=TRUE)∙importance设定是否输出因变量在模型中的重要性，如果移除某个变量，模型方差增加的比例是它判断变量重要性的标准之一；∙proximity参数用于设定是否计算模型的临近矩阵；∙ntree用于设定随机森林的树数。

输出变量重要性:分别从精确度递减和均方误差递减的角度来衡量重要程度。

importance<-importance(rf_train)write.csv(importance,file="E:/模型搭建/importance.csv",s=T,quote=F)barplot(rf_train$importance[,1],main="输入变量重要性测度指标柱形图")box()提取随机森林模型中以准确率递减方法得到维度重要性值。

type=2为基尼系数方法importance(rf_train,type=1)varImpPlot(x=rf_train,sort=TRUE,n.var=nrow(rf_train$importance),main="输入变量重要性测度散点图")信息展示print(rf_train) #展示随机森林模型简要信息hist(treesize(rf_train)) #展示随机森林模型中每棵决策树的节点数max(treesize(rf_train));min(treesize(rf_train))MDSplot(rf_train,train_data$IS_OFF_USER,palette=rep(1,2),pch=as.numeric(train_d ata$IS_LIUSHI)) #展示数据集在二维情况下各类别的具体分布情况检测pred<-predict(rf_train,newdata=test_data)pred_out_1<-predict(object=rf_train,newdata=test_data,type="prob") #输出概率table <- table(pred,test_data$IS_LIUSHI)sum(diag(table))/sum(table) #预测准确率plot(margin(rf_train,test_data$IS_LIUSHI),main=观测值被判断正确的概率图)randomForest包可以实现随机森林算法的应用，主要涉及5个重要函数，语法和参数请见下1:randomForest()函数用于构建随机森林模型randomForest(formula, data=NULL, ..., subset, na.action=na.fail)randomForest(x, y=NULL, xtest=NULL, ytest=NULL, ntree=500,mtry=if (!is.null(y) && !is.factor(y))max(floor(ncol(x)/3), 1) else floor(sqrt(ncol(x))),replace=TRUE, classwt=NULL, cutoff, strata,sampsize = if (replace) nrow(x) else ceiling(.632*nrow(x)),nodesize = if (!is.null(y) && !is.factor(y)) 5else1,maxnodes = NULL,importance=FALSE, localImp=FALSE, nPerm=1,proximity, oob.prox=proximity,norm.votes=TRUE, do.trace=FALSE,keep.forest=!is.null(y) && is.null(xtest), corr.bias=FALSE,keep.inbag=FALSE, ...)∙formula指定模型的公式形式，类似于y~x1+x2+x3…;∙data指定分析的数据集；∙subset以向量的形式确定样本数据集；∙na.action指定数据集中缺失值的处理方法，默认为na.fail，即不允许出现缺失值，也可以指定为na.omit，即删除缺失样本；∙x指定模型的解释变量，可以是矩阵，也可以是数据框；∙y指定模型的因变量，可以是离散的因子，也可以是连续的数值，分别对应于随机森林的分类模型和预测模型。

这里需要说明的是，如果不指定y值，则随机森林将是一个无监督的模型；∙xtest和ytest用于预测的测试集；∙ntree指定随机森林所包含的决策树数目，默认为500；∙mtry指定节点中用于二叉树的变量个数，默认情况下数据集变量个数的二次方根（分类模型）或三分之一（预测模型）。

一般是需要进行人为的逐次挑选，确定最佳的m值；∙replace指定Bootstrap随机抽样的方式，默认为有放回的抽样∙classwt指定分类水平的权重，对于回归模型，该参数无效；∙strata为因子向量，用于分层抽样；∙sampsize用于指定样本容量，一般与参数strata联合使用，指定分层抽样中层的样本量；∙nodesize指定决策树节点的最小个数，默认情况下，判别模型为1，回归模型为5；∙maxnodes指定决策树节点的最大个数；∙importance逻辑参数，是否计算各个变量在模型中的重要性，默认不计算，该参数主要结合importance()函数使用；∙proximity逻辑参数，是否计算模型的临近矩阵，主要结合MDSplot()函数使用；∙oob.prox是否基于OOB数据计算临近矩阵；∙norm.votes显示投票格式，默认以百分比的形式展示投票结果，也可以采用绝对数的形式；∙do.trace是否输出更详细的随机森林模型运行过程，默认不输出；∙keep.forest是否保留模型的输出对象，对于给定xtest值后，默认将不保留算法的运算结果。

2:importance()函数用于计算模型变量的重要性importance(x, type=NULL, class="NULL", scale=TRUE, ...)∙x为randomForest对象；∙type可以是1，也可以是2，用于判别计算变量重要性的方法，1表示使用精度平均较少值作为度量标准；2表示采用节点不纯度的平均减少值最为度量标准。