r语言随机森林回归预测

r语言随机森林回归预测

随机森林简介

如果读者接触过决策树(Decision Tree)的话，那么会很容易理解什么是随机森林。随机森林就是通过集成学习的思想将多棵树集成的一种算法，它的基本单元是决策树，而它的本质属于机器学习的一大分支——集成学习(Ensemble Learning)方法。随机森林的名称中有两个关键词，一个是“随机”，一个就是“森林”。“森林”我们很好理解，一棵叫做树，那么成百上千棵就可以叫做森林了，这样的比喻还是很贴切的，其实这也是随机森林的主要思想—集成思想的体现。“随机”的含义我们会在下边部分讲到。

其实从直观角度来解释，每棵决策树都是一个分类器(假设现在针对的是分类问题)，那么对于一个输入样本，N棵树会有N个分类结果。而随机森林集成了所有的分类投票结果，将投票次数最多的类别指定为最终的输出，这就是一种最简单的 Bagging 思想。

更多关于此方法在宏基因组学中的应用，请阅读之前分享的文章：

R randomForest包

randomForest包主要功能是分类和回归分析，一共提供了39个函数，最常用的就是randomForest来实现分类(Classification)和时间序列回归(Regression)

今天我们先讲最常用的分类方法(用于分组的特征Features)，下周再讲解回归的应用(时间序列预测模式，如预测股票、尸体死亡时间等)。

安装与加载# 安装

install.packages("randomForest")

# 加载

library(randomForest)

分类Classification

先了解一下输入数据格式，方便准备

使用R内置鸢尾花数据data(iris)

head(iris)

数据包括150个样品，4列属性数据，1列分组数据。Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width Species

1          5.1         3.5          1.4         0.2  setosa

2          4.9         3.0          1.4         0.2  setosa

3          4.7         3.2          1.3         0.2  setosa

4          4.6         3.1          1.5