R Language
기계 학습
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임의의 포리스트 모델 만들기
기계 학습 알고리즘의 한 예는 Random Forest 알고리즘 (Breiman, L. (2001), Random Forests, Machine Learning 45 (5) , 5-32 페이지)입니다. 이 알고리즘은 randomForest
패키지에서 Breiman의 원래 Fortran 구현에 따라 R로 구현됩니다.
무작위 포레스트 분류기 객체는 클래스 변수를 이미 iris
데이터 세트에서 명백한 factor
로 준비함으로써 R에 생성 될 수 있습니다. 따라서 다음과 같은 방법으로 임의의 포리스트를 쉽게 만들 수 있습니다.
library(randomForest)
rf <- randomForest(x = iris[, 1:4],
y = iris$Species,
ntree = 500,
do.trace = 100)
rf
# Call:
# randomForest(x = iris[, 1:4], y = iris$Species, ntree = 500, do.trace = 100)
# Type of random forest: classification
# Number of trees: 500
# No. of variables tried at each split: 2
#
# OOB estimate of error rate: 4%
# Confusion matrix:
# setosa versicolor virginica class.error
# setosa 50 0 0 0.00
# versicolor 0 47 3 0.06
# virginica 0 3 47 0.06
매개 변수들 | 기술 |
---|---|
엑스 | 클래스의 기술 변수를 저장하는 데이터 프레임 |
와이 | 개별 관측의 클래스. 이 벡터가 factor 이면 회귀 모델을 만들지 않으면 분류 모델이 만들어집니다. |
ntree | 빌드 된 개별 CART 트리의 수 |
do.trace | 내가 단계를 토륨마다, 아웃 오브 박스의 오류 전체 및 각 클래스가 반환된다 |
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