R包randomForest的随机森林分类模型以及对重要变量的选择 随机森林（random forest）是一种组成式的有监督学习方法，可视为决策树的扩展。...本篇使用微生物群落研究中的16S扩增子测序数据，展示R包randomForest中的随机森林方法。...注：randomForest包根据经典决策树生成随机森林；如果期望根据条件推断树生成随机森林，可使用party包。当预测变量间高度相关时，基于条件推断树的随机森林可能效果更好。...包方法的细节介绍可参考： https://www.stat.berkeley.edu/~breiman/RandomForests/ #randomForest 包的随机森林 library(randomForest...其中，“mean decrease accuracy”表示随机森林预测准确性的降低程度，该值越大表示该变量的重要性越大；“mean decrease gini”计算每个变量对分类树每个节点上观测值的异质性的影响
p=13546 ---- 变量重要性图是查看模型中哪些变量有趣的好工具。由于我们通常在随机森林中使用它，因此它看起来非常适合非常大的数据集。...大型数据集的问题在于许多特征是“相关的”，在这种情况下，很难比较可变重要性图的值的解释。 为了获得更可靠的结果，我生成了100个大小为1,000的数据集。...library(mnormt) RF=randomForest(Y~....顶部的紫色线是的可变重要性值 ，该值相当稳定（作为一阶近似值，几乎恒定）。红线是的变量重要性函数， 蓝线是的变量重要性函数 。例如，具有两个高度相关变量的重要性函数为 ?...实际上，我想到的是当我们考虑逐步过程时以及从集合中删除每个变量时得到的结果， apply(IMP,1,mean)} 在这里，如果我们使用与以前相同的代码， 我们得到以下图 plot(C,VI[2,]
p=13546 ---- 变量重要性图是查看模型中哪些变量有趣的好工具。由于我们通常在随机森林中使用它，因此它看起来非常适合非常大的数据集。...为了获得更可靠的结果，我生成了100个大小为1,000的数据集。 library(mnormt)RF=randomForest(Y~....红线是的变量重要性函数， 蓝线是的变量重要性函数 。例如，具有两个高度相关变量的重要性函数为 看起来 比其他两个 要 重要得多，但事实并非如此。...我想我发现图形混乱，因为我可能会想到的 重要性 的 恒定。考虑到其他变量的存在，我们已经掌握了每个变量的重要性。...实际上，我想到的是当我们考虑逐步过程时以及从集合中删除每个变量时得到的结果， apply(IMP,1,mean)} 在这里，如果我们使用与以前相同的代码， 我们得到以下图 plot(C,VI[2,],type
图上方的数值为总方差解释率，以及全模型的显著性p值。 randomForest包实现不了的功能，那就用其它R包进行补充呗。...至于用哪些R包可以，文献中通常都有详细的方法描述，仔细看一下材料方法部分大致就明确了。...“IncNodePurity”即increase in node purity，通过残差平方和来度量，代表了每个变量对分类树每个节点上观测值的异质性的影响，从而比较变量的重要性。...仿照Jiao等（2018）的方法，我们可以使用rfPermute包的随机森林去评估每个预测变量（用于回归的10个细菌OTU）对响应变量（植物年龄）的重要性，并获得显著性信息。...其实在使用过程中不难看出，rfPermute包沿用了randomForest包的随机森林方法，并对randomForest包的功能作了一些拓展。
随机森林可处理大量输入变量，并且可以得到变量重要性排序，在实际中，有广泛应用。本文简要展示R语言实现随机森林的示例代码，并通过F值判断模型效果。...R语言中，可通过randomForest包中的randomForest()函数完成随机森林算法。 R语言实现 导入包与数据，并根据3:7将数据分为测试集和训练集。 ?...randomForest()函数中的两个重要参数为ntree和mtry，其中ntree为包含的基分类器个数，默认为500；mtry为每个决策树包含的变量个数，默认为logN，数据量不大时可以循环选择最优参数值...得到最终分类器，并观察模型效果和变量重要性。 ?...然后可以通过精确度和基尼系数，判断变量重要性。 ? importance(rf) varImpPlot(rf) ? 对测试集进行预测，并计算F值，用来判断模型效果。 ?
模型中关于数据结构的要求： `randomForest`函数要求为数据框或者矩阵，需要原来的数据框调整为以每个词作为列名称（变量）的数据框。...在文本挖掘的过程中，需要把词频（横向，long型数据）转化为变量（wide型纵向数据），可以用reshape2、data.table包来中dcast来实现。...，y参数设定因变量数据列，importance设定是否输出因变量在模型中的重要性，如果移除某个变量，模型方差增加的比例是它判断变量重要性的标准之一，proximity参数用于设定是否计算模型的临近矩阵，...3.5 补充——随机森林包（party包） 与randomForest包不同之处在于，party可以处理缺失值，而这个包可以。...varimp代表重要性函数。跟对着看：笔记+R︱风控模型中变量粗筛（随机森林party包）+细筛（woe包） ———————————————————————————
这部分通过rpart、rpart.plot和party包来实现决策树模型及其可视化，通过randomForest包拟合随机森林，通过e1071包构造支持向量机，通过R中的基本函数glm()实现逻辑回归。...rpart.plo包中的prp()函数可用于画出最终的决策树，它有很多的可供选择参数，如type=2可画出每个节点下分割的标签，extra=104可画出每一类的概率以及每个节点处的样本占比，fallen.leaves...随机森林算法可以计算变量的相对重要程度。 randomForest包中的randomForest()函数可以用于生成随机森林。...randomForest包根据传统决策树生成随机森林，而party包中的cforest()函数可以基于条件推断树生成随机森林。当预测变量间高度相关时，基于条件推断树的随机森林可能效果更好。...可计算袋外预测误差、度量变量重要性也是随机森林的两个明显优势。 随机森林的一个明显缺点是分类方法较难理解和表达。 ---- 整理自R实战
在得到森林之后，当有一个新的输入样本进入的时候，就让森林中的每一棵决策树分别进行一下判断，看看这个样本应该属于哪一类（对于分类算法），然后看看哪一类被选择最多，就预测这个样本为那一类。...主要函数 R语言中的randomForest包可以实现随机森林算法的应用，该包中主要涉及5个重要函数，关于这5个函数的语法和参数请见下方： formula指定模型的公式形式，类似于y~x1+x2+x3....x为randomForest对象； type可以是1，也可以是2，用于判别计算变量重要性的方法，1表示使用精度平均较少值作为度量标准；2表示采用节点不纯度的平均减少值最为度量标准。...值越大说明变量的重要性越强； scale默认对变量的重要性值进行标准化。...指定所绘图形中各个类别的颜色； pch指定所绘图形中各个类别形状；还可以通过R自带的plot函数绘制随机森林决策树的数目与模型误差的折线图 rfImpute()函数 可为存在缺失值的数据集进行插补（随机森林法
randomForest # 查看源码 # randomForest:::randomForest.default 加载包之后，直接分析一下，看到结果再调参。...（实际上面的输出中也已经有体现了），8个重要的变量，0个可能重要的变量 (tentative variable, 重要性得分与最好的影子变量得分无统计差异)，1个不重要的变量。...变量少了可以用默认绘图，变量多时绘制的图看不清，需要自己整理数据绘图。 定义一个函数提取每个变量对应的重要性值。...绘制准确性随超参的变化曲线 plot(borutaConfirmed_rf_default) 绘制贡献最高的 20 个变量 (Boruta评估的变量重要性跟模型自身评估的重要性略有不同) dotPlot...多套用于机器学习的多种癌症表达数据集 这个统一了238个机器学习模型R包的参考手册推荐给你 莫烦Python机器学习 机器学习与人工智能、深度学习有什么关系？
这样更方便提取每个变量，且易于把模型中的x,y放到一个矩阵中。 样本表和表达表中的样本顺序对齐一致也是需要确保的一个操作。...randomForest # 查看源码 # randomForest:::randomForest.default 加载包之后，直接分析一下，看到结果再调参。...（实际上面的输出中也已经有体现了），54个重要的变量，36个可能重要的变量 (tentative variable, 重要性得分与最好的影子变量得分无统计差异)，6,980个不重要的变量。...变量少了可以用默认绘图，变量多时绘制的图看不清，需要自己整理数据绘图。 定义一个函数提取每个变量对应的重要性值。...cost: 假阴性率占假阳性率的比例，容忍更高的假阳性率还是假阴性率 prevalence: 关注的类中的个体所占的比例 (n.cases/(n.controls+n.cases)). best_thresh
开始之前，先确保你的R中已经安装了必备的R包（通过e1071包构造支持向量机，通过R包rpart、rpart.plot 和party来实现决策树模型及其可视化，通过randomForest包拟合随机森林...（容易想象的是当变量数为2时，曲面是一条直线;当变量数为3时，曲面是一个平面。）SVM可以通过R中kernlab包的函数ksvm()和e1071包中的函数svm()实现。...经典决策树以一个二元输出变量（与示例数据中的变量class对应）和一组预测变量（对应其它变量）为基础。R中的rpart包支持函数rpart()构造决策树，函数prune()对决策树进行剪枝。...randomForest包中的函数randomForest()可用于生成随机森林。函数默认生成500棵树，并且默认在每个节点处抽取sqrt(M)个变量，最小节点为1。...在上面的例子中，randomForest包根据传统决策树生成随机森林，而party包中的函数cforest()则可基于条件推断树生成随机森林（当预测变量间高度相关时，基于条件推断树的随机森林可能效果更好
变量 每个属性都是一个潜在的风险因素。有人口、行为和医疗风险因素。...ra_da <- map str(ra_da ) 数据预处理 查看和处理缺失值 # 这里我们使用mice包进行缺失值处理 aggr matplot ---- R语言逻辑回归、Naive Bayes...至于为什么不选diaBP，主要是后面的相关性分析中，这两个变量会造成多重共线性。...fldaog = glm summary(fuatLg) prdts = predict glm_le <- table ACCU 随机森林 rfoel randomForest # 获得重要性...imprace 相关视频：Boosting原理与R语言提升回归树BRT预测短鳍鳗分布 ** 拓端数据部落 ，赞6 # 选择重要的因素 rfmdel randomForest # 误差 plot
D是样本集，a是属性 根据最优划分属性的每个取值，生成各个分支，得到样本子集，判断3：如果样本子集为空，那么分支的类别标记为整个训练集中样本最多的类 在三种情况下递归返回： 当前结点下的样本全部属于同一类...y是结果的类别有几类，k是第k类，pk就是当前样本集合D中第k类样本占的比例。...自助采样的优点 由于每个基学习器只使用了初始训练集中约63.2%的样本，剩下的样本可作为验证集对泛化能力进行“包外估计”（OOB）。...载入包并准备数据 library(randomForest) library(modeldata) data(mlc_churn) ?...该值越大表示该变量的重要性越大 Mean Decrease Gini 计算每个变量对分类树每个节点上观测值的异质性的影响，从而比较变量的重要性。该值越大表示该变量的重要性越大。
相关视频 数据准备 来源 该数据集（查看文末了解数据获取方式）来自对居民正在进行的心血管研究。分类目标是预测患者未来是否有 10 年患冠心病 (CHD) 的风险。数据集提供了患者的信息。...变量 每个属性都是一个潜在的风险因素。有人口、行为和医疗风险因素。...至于为什么不选diaBP，主要是后面的相关性分析中，这两个变量会造成多重共线性。...fldaog = glm summary(fuatLg) prdts = predict glm_le <- table ACCU 随机森林 rfoel randomForest # 获得重要性...imprace 相关视频：Boosting原理与R语言提升回归树BRT预测短鳍鳗分布 # 选择重要的因素 rfmdel randomForest # 误差 plot # 获取重要性 ggplot
randomForest # 查看源码 # randomForest:::randomForest.default 加载包之后，直接分析一下，看到结果再调参。...（实际上面的输出中也已经有体现了），8个重要的变量，0个可能重要的变量 (tentative variable, 重要性得分与最好的影子变量得分无统计差异)，1个不重要的变量。...变量少了可以用默认绘图，变量多时绘制的图看不清，需要自己整理数据绘图。 定义一个函数提取每个变量对应的重要性值。...从图中可以看出重要性排名前4的变量都与“分享”相关 (分享产生阅读次数, 总分享人数, 总分享次数,首 次分享率)，文章被分享对于增加关注是很重要的。...绘制准确性随超参的变化曲线 plot(borutaConfirmed_rf_default) 绘制贡献最高的 20 个变量 (Boruta评估的变量重要性跟模型自身评估的重要性略有不同) dotPlot
SHAP是一种用于模型解释的工具，它通过为每个输入特征分配一个“归因值”来量化该特征对模型预测结果的贡献。 SHAP基于博弈论中的Shapley值，确保了解释的数学一致性和公平性。...Shapley值用于公平地分配这些收益，衡量每个玩家对最终结果的平均边际贡献。在SHAP中，玩家是特征变量，合作博弈的总收益是模型的预测值。...目前能够实现SHAP分析的工具有很多，本次我们来学习一下DALEX和shapviz这两个R包。...DALEX（Descriptive mAchine Learning EXplanations） 是一个专门用于解释机器学习模型行为的R包。...model_parts()： 计算全局特征重要性，显示每个特征对模型输出的总体影响。
变量 每个属性都是一个潜在的风险因素。有人口、行为和医疗风险因素。...ra_da <- map str(ra_da ) 数据预处理 查看和处理缺失值 # 这里我们使用mice包进行缺失值处理 aggr matplot 由上图可以看出，除了glucose变量，其它变量的缺失比例都低于...至于为什么不选diaBP，主要是后面的相关性分析中，这两个变量会造成多重共线性。...fldaog = glm summary(fuatLg) prdts = predict glm_le <- table ACCU 随机森林 rfoel randomForest # 获得重要性...imprace 相关视频：Boosting原理与R语言提升回归树BRT预测短鳍鳗分布 # 选择重要的因素 rfmdel randomForest # 误差 plot # 获取重要性 ggplot
欢迎关注R语言数据分析指南 ❝今天有朋友询问如何在R中进行并行运算，那本节就来简单介绍下，并行运算的方式有很多，在此主要介绍「foreach & doParallel」。...❞ 加载R包 install.packages("foreach") install.packages("doParallel") install.packages("randomForest") library...species, bill_length_mm, bill_depth_mm, flipper_length_mm, body_mass_g) %>% drop_na() 使用ranger包计算特征的重要性...使用ranger函数从ranger包中拟合随机森林模型。...设置importance参数为permutation，以计算基于排列的特征重要性。
在探索数据分析部分，文章使用了直方图和盒状图的方法来了解分类变量和响应变量之间的关联性，以及数值变量和响应变量之间的交互作用。文章还使用了随机森林算法建立模型，并通过调整参数来寻找最优模型。...在这个示例中，我们以"gross-budget"作为因变量，其余列作为自变量进行建模。下面是建模代码：randomForest( gross-budget~....接下来，我们通过调用"randomForest"函数进行建模，其中"data"是输入的数据。随机森林建模过程中，我们可以通过参数调优来提升模型性能。这个结果是随机森林模型对于每个变量的重要性排序。...需要注意的是，这里给出的变量重要性仅仅是针对随机森林模型而言，并不能保证在其他的机器学习算法或统计学方法中也是同样的重要性排序。...在随机森林建模中，可以调整的参数包括ntree（决策树的数量）、mtry（每个决策树的特征选择数量）和nodesize（每个叶节点的最小观测数）等。
每棵树通过有放回抽样的方式从原始数据中随机抽取训练样本，这导致约三分之一的数据未被选入，用作 OOB 数据。这些 OOB 数据用于提供"无偏倚"误差估计，并帮助评估变量的重要性。...变量重要性：为了评估变量的重要性，将每棵树的 OOB 数据通过树模型并记录投票次数，然后随机置换某个变量的值，计算分类正确的投票次数变化量，变化越大，说明该变量的重要性越高。...通过所有树的平均结果，得出每个变量的重要性分数。 基尼重要性：也称为基尼指数重要性或基尼不纯度减少量，是一种用于评估特征（变量）在决策树或随机森林模型中的重要性的方法。...分析流程 randomForest包 1.导入 rm(list = ls()) library(randomForest) load("consensus.Rdata") 2.数据预处理 # 把基因数据转置之后跟生存信息整合在一起...partial plot plot.variable(fit, xvar.names = "ICMT", partial = TRUE) 也是用于观察每个变量的重要性
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