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关于随机森林
邹喜坤
2162 4
2013-11-05
用R做随机森林，做完后想继续做ROC，可是不知道做完随机森林后如何输出随机森林的预测结果和真实值的标签？有大神可以指导下吗？不胜感激！

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lww1993
2013-11-9 22:08:13
iris.rf <- randomForest(Species ~ ., data=iris, importance=TRUE,proximity=TRUE)
iris.rf$votes表示的是投票的百分比。百分比最高的即为做完randomForest后的分类。
它的真实值当然你预先是知道的。
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晓茜
2013-12-3 11:22:00
lww1993 发表于 2013-11-9 22:08
iris.rf
E0=rep(0,5);E1=E0
> for(i in 1:5){m=mm[]
+ n0=150-length(m);n1=length(m)
+ a=randomForest(Species~.,data=iris[-m,])
+ E0=sum(iris[-m,5]!=predict(a,iris[-m,]))/n0
+ E1=sum(iris[m,5]!=predict(a,iris[m,]))/n1}
> mean(E0);mean(E1)
R语言中用上述代码做5折交叉验证，出来的是用随机森林对iris做分类的训练集和测试集的平均误判率，请问我要怎么看到每次的分类结果（像下面这样的结果）呢？
            setosa versicolor virginica class.error
setosa         40          0         0       0.000
versicolor      0         39         1       0.025
virginica       0          2        38       0.050
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lww1993
2013-12-5 14:29:23
假设你的预测结果是prediction,实际结果是target,用table(prediction,target)可以得到上述分类结果的前三行前三列，最后一列如何加上去我还不会
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jgchen1966
2013-12-6 10:16:04
上几楼的作法，实在假设cutoff=0.5 。对于不均衡分布的数据是不合适的。R 中有很多分类器绩效评价的PACKAGE ，如ROCR 。将randomForest 的predict 的结果可很方便地用到ROCR 的performance()中。具体请细读各说明书。。
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