R中的隨機森林包

我在R中使用隨機森林包進行迴歸，它給了我兩種信息：Mean of squared residuals和％Var解釋。但我想計算訓練和測試集的RMSE和R^2，任何人都可以幫助我如何找到這些信息？R中的隨機森林包

2015-04-21 Farhaneh Moradi

請提供一個具有最小可重複性的代碼示例，包括庫依賴關係和您使用的任何函數。 – mlegge

對不起，這不是一個具體的答案，但我沒有足夠的信譽留下評論。

很難說如何在沒有可重複的例子的情況下得到你想要的東西。但是，如果您在調用randomForest時使用了xtest=和ytest=參數（假設您使用的是「randomForest」包），那麼您要查找的內容應該是生成的randomForest對象的一部分。你想看什麼是test生成的隨機森林列表的一部分。

嘗試的例子：

rf.results <- randomForest(whatever arguments) 
rf.results$test$mse # mse (maybe you can take the square root to get rmse) 
rf.results$test$rsq # pseudo-R2 for random forest

如果你有隨機森林包裝，你可以驗證此信息以及自己做了一些探索與?randomForest。文檔的「Value」部分詳細說明了對randomForest的調用所產生的對象，以及您可以在哪裏找到各種性能指標。

來源

2015-04-21 18:19:49

謝謝，但還有兩個問題：1：用rf.results $ mse，我可以計算訓練集的mse和rsq嗎？第二個問題，爲什麼我得到一個向量作爲結果!!!？實際上，我只需要一個真正的mse和rsq。但是我認爲它爲每個數據樣本提供了一個mse和一個rsq。我該怎麼辦？ –

'rf.results $ mse'會給你訓練集的mse，'rf.results $ rsq'會給訓練集提供僞R2。 rf.results $ test中的mse和rsq是驗證集上的性能指標。你應該使用這些來找到森林中樹的最佳數量。你得到一個結果向量的原因是因爲'ntree'參數。您可以獲得由1到'ntree'樹組成的隨機森林的性能指標。 –

R中的隨機森林包

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