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R语言实现随机森林的方法示例

米米素材网V管理员 /2022-06-29 / 阅读

0629

随机森林算法介绍
- 算法介绍：
- 决策树生长步骤：
- 投票过程：
- 基本思想：
- 随机森林的优点：
- 缺点
R语言实现
- 随机森林模型搭建
- 1:randomForest()函数用于构建随机森林模型
- 2:importance()函数用于计算模型变量的重要性
- 3:MDSplot()函数用于实现随机森林的可视化
- 4:rfImpute()函数可为存在缺失值的数据集进行插补（随机森林法），得到最优的样本拟合值
- 5:treesize()函数用于计算随机森林中每棵树的节点个数

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