如何在R中的随机森林中运行回归而不是分类？

在R中的随机森林算法可以用于回归问题，而不仅仅局限于分类问题。要在R中的随机森林中运行回归，可以使用randomForest包提供的函数，并通过适当的参数设置来指定算法执行回归任务。

以下是在R中运行回归的随机森林的步骤：

1. 首先，确保已经安装了randomForest包。如果没有安装，可以使用以下命令安装：

install.packages("randomForest")

1. 加载randomForest包：

library(randomForest)

1. 准备回归数据集。假设你有一个包含自变量（特征）和因变量（目标）的数据集。确保因变量是数值型数据。
2. 使用randomForest函数创建一个回归模型。设置ntree参数为希望生成的决策树数量。通常，该值越大，模型的复杂度和准确性也就越高。设置mtry参数来控制在每个决策树中用于分割的自变量数量。

model <- randomForest(x = your_data[, -target_col_index],
                      y = your_data$target_col,
                      ntree = 100,
                      mtry = sqrt(ncol(your_data) - 1))

在上面的代码中，your_data代表你的数据集，target_col_index是因变量所在列的索引。

1. 进行预测。使用训练好的模型对新的数据进行预测。假设你有一个新的数据集new_data，可以使用以下命令进行预测：

predictions <- predict(model, newdata = new_data)

在上面的代码中，new_data代表新的数据集，predictions将包含对应的预测结果。

回归的随机森林在许多领域都有广泛的应用，例如金融、医疗、销售预测等。它可以用于预测连续型变量，如房价、销售额等。

以下是腾讯云提供的与随机森林相关的产品和链接地址（仅供参考，不包括其他流行云计算品牌商）：

• 云计算产品：https://cloud.tencent.com/product

请注意，随机森林算法是统计学和机器学习中的一种方法，与特定的云计算品牌商没有直接关联。以上提供的链接仅为腾讯云产品相关的参考链接。