随机森林实例（R语言实现）

1.可以先查询一下路径（可以是数据所在的路径）

需要更改路径的话用setwd(“路径”)

2.安装需要的包并使用

install.package("包名")
library("包名")

randomForest:随机森林包

caret:常用于机器学习，数据处理，模型的结果展示。可用于数据的分割（训练集，测试集），查看混淆矩阵等等

pROC:衡量模型好坏

3.导入数据

如果用R自带的数据，以iris为例：有5个变量，3个种类

可以把Species作为因变量，用其它4个变量来预测种类

如果要调用本地的数据：

data <- read.csv("./dataset.csv",header=T)

表示导入此路径的下的一个csv文件

4.划分数据集、测试集

用createDataPartition()来划分，p=0.8表示80%的数据作为训练集，20%作为测试集，一般的训练集和测试集是比例是7:3或者8:2

将trainlist中的数作为训练集trainset，将不在trainlist中的数作为测试集testset

训练集有120行，5个变量

测试集有30行，5个变量

变量数目要保持一致

5.构建模型

R语言可以自动识别因变量的类型，如果是因子，就是做分类模型

为了复现模型，设置set.seed(数字随便写)

 as.factor():R语言可以自动识别因变量的类型，如果是因子，就是做分类模型

data：训练集

importace:变量重要性排序

na.action:处理缺失值

na.pass:略过缺失值

na.omit:删除缺失值

错误率：5.83%

混淆矩阵：看对角线，setosa的40个都预测正确，versicolor错了4个，virgincica错了3个 

也可以画图看一下效果

plot(rf.train,main="randomforest origin")

6.预测

得到预测结果：

rf.test <- predict(rf.train,newdata=testset,type="class")

查看各项指标：

> rf.cf <- caret::confusionMatrix(as.factor(rf.test),as.factor(testset$Species))
> rf.cf

 Reference
Prediction   setosa versicolor virginica
  setosa         10          0         0
  versicolor      0         10         1
  virginica       0          0         9

上方的混淆矩阵显示：第一，二个种类的预测全对，第三个错了1个，错的是把virginica预测成bersicolor

Accuracy : 0.9667          #准确率是0.9667
                 95% CI : (0.8278, 0.9992)  
    No Information Rate : 0.3333          
    P-Value [Acc > NIR] : 2.963e-13       
                                          
                  Kappa : 0.95          #越接近1说明模型效果越好

 Balanced Accuracy           1.0000            0.9750           0.9500

#在样本数量不均匀时要看这个

7.ROC和AUC

前面需要的是类别，所以type="class"

而ROC需要一个概率，所以type=“prob”

> rf.test2 <- predict(rf.train,newdata = testset,type = "prob")
> head(rf.test2)

可以看到1，0.992说明很好

画ROC曲线

由于有三个变量，所以用多分类muticlass.roc(testser$Species,rf.test2)

如果只有两个变量，二分类调用roc(testset$Species, rf.test2)

> roc.rf <- multiclass.roc(testset$Species,rf.test2)
> roc.rf 

AUC值是0.995，很理想

最后

以上就是虚拟菠萝为你收集整理的随机森林实例（R语言实现）的全部内容，希望文章能够帮你解决随机森林实例（R语言实现）所遇到的程序开发问题。

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