1.原理分析:
隨機森林是通過自助法(boot-strap)重采樣技術,從原始訓練樣本集N中有放回地重復隨機抽取k個樣本生成新的訓練集樣本集合,然后根據自助樣本集生成k個決策樹組成的隨機森林,新數據的分類結果按照決策樹投票多少形成的分數而定.
通俗的理解為由許多棵決策樹組成的森林,而每個樣本需要經過每棵樹進行預測,然后根據所有決策樹的預測結果最后來確定整個隨機森林的預測結果.隨機森林中的每一顆決策樹都為二叉樹,其生成遵循自頂向下的遞歸分裂原則,即從根節點開始依次對訓練集進行劃分.在二叉樹中,根節點包含全部訓練數據,按照節點不純度最小原則,分裂為左節點和右節點,他們分別包含訓數據的一個子集,按照同樣的規則,節點繼續分裂,直到滿足分支停止規則,停止生長.
1.首先我們用N來表示原始訓練集樣本的個數,用M來表示變量的數目.
2.其次我們需要確定一個定值m,該值被用來決定當在一個節點上做決定時,會使用到多少個變量.m
fit_rf=randomForest(Species~.,data=data_train,mtry=4,importance=TRUE,ntree=1000)fit_rf[1:length(fit_rf)]
2)作圖
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