这篇文章给大家介绍使用R语言怎么实现一个随机森林算法，内容非常详细，感兴趣的小伙伴们可以参考借鉴，希望对大家能有所帮助。
R语言包“randomForest”用于创建随机森林。
在R语言控制台中使用以下命令安装软件包。 您还必须安装相关软件包（如果有）。
计算
安全
数据库
网络和加速
企业服务
install.packages("randomForest")包“randomForest”具有函数randomForest()，用于创建和分析随机森林。
在R语言中创建随机森林的基本语法是
randomForest(formula, data)以下是所使用的参数的描述
formula是描述预测变量和响应变量的公式。
data是所使用的数据集的名称。
我们将使用名为readingSkills的R语言内置数据集来创建决策树。 它描述了某人的readingSkills的分数，如果我们知道变量“age”，“shoesize”，“score”，以及该人是否是母语。
以下是示例数据。
# 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，它产生以下结果及图表
nativeSpeaker age shoeSize score
1 yes 5 24.83189 32.29385
2 yes 6 25.95238 36.63105
3 no 11 30.42170 49.60593
4 yes 7 28.66450 40.28456
5 yes 11 31.88207 55.46085
6 yes 10 30.07843 52.83124
Loading required package: methods
Loading required package: grid
...............................
...............................我们将使用randomForest()函数来创建决策树并查看它的图。
# Load the party package. It will automatically load other required packages.
library(party)
library(randomForest)
# Create the forest.
output.forest <- randomForest(nativeSpeaker ~ age + shoeSize + score,
data = readingSkills)
# View the forest results.
print(output.forest)
# Importance of each predictor.
print(importance(fit,type = 2))当我们执行上面的代码，它产生以下结果
Call:
randomForest(formula = nativeSpeaker ~ age + shoeSize + score,
data = readingSkills)
Type of random forest: classification
Number of trees: 500
No. of variables tried at each split: 1
OOB estimate of error rate: 1%
Confusion matrix:
no yes class.error
no 99 1 0.01
yes 1 99 0.01
MeanDecreaseGini
age 13.95406
shoeSize 18.91006
score 56.73051R语言是用于统计分析、绘图的语言和操作环境，属于GNU系统的一个自由、免费、源代码开放的软件，它是一个用于统计计算和统计制图的优秀工具。
关于使用R语言怎么实现一个随机森林算法就分享到这里了，希望以上内容可以对大家有一定的帮助，可以学到更多知识。如果觉得文章不错，可以把它分享出去让更多的人看到。
亿速云「云服务器」，即开即用、新一代英特尔至强铂金CPU、三副本存储NVMe SSD云盘，价格低至29元/月。点击查看>>
免责声明：本站发布的内容（图片、视频和文字）以原创、转载和分享为主，文章观点不代表本网站立场，如果涉及侵权请联系站长邮箱：is@yisu.com进行举报，并提供相关证据，一经查实，将立刻删除涉嫌侵权内容。
