随机森林中的网格搜索 (RandomForestSRC)答案

【问题标题】：Gridsearch in randomforest (RandomForestSRC)随机森林中的网格搜索 (RandomForestSRC)
【发布时间】：2022-01-04 01:17:58
【问题描述】：

我正在使用 RandomForestSRC 来创建使用回归的随机森林模型，并且我想对最优 mtry、nodesize、ntrees、nodedepth 组合执行网格搜索，以便更好地可视化优化过程。

我尝试了以下方法：

mtry <- c(4,8,16)
nodesize <- c(50,150,300)
ntrees <- c(500,1000,2000)
nodedepth <- c(5,10)

frmodel <- rfsrc(mort_30 ~ variable1+variable2+variable3, #(ect)
data= data.train, mtry= mtry, nodesize= nodesize, ntrees=ntrees,
nodedepth=nodedepth, blocksize=1, importance=TRUE, seed=40)

但我不断收到此错误：

I if (mtry < 1 | mtry >n.xvar) mtry <- max(1, min(mtry, n.xvar)):
the condition has length > 1 and only the first element will be used

似乎我无法为这些分配多个值。除了为每个组合手动制作一棵树之外，还有其他方法吗？

【问题讨论】：

标签： r random-forest grid-search

【解决方案1】：

您可以使用 tune 搜索 mtry 和 nodesize，然后可能只为不同的 ntrees 运行它，例如：

nodesize <- c(5,10,20)

model <- tune(Ozone ~ .,data = airquality,
mtryStart = 2,
nodesizeTry= nodesize, ntreeTry=100,
blocksize=1, importance=TRUE, seed=40)

model$results
   nodesize mtry       err
1         5    1 0.5750139
2         5    2 0.4420183
3         5    3 0.3750303
4         5    4 0.3781430
5         5    5 0.3255283
6        10    1 0.6128187
7        10    2 0.4719501
8        10    3 0.3825911
9        10    4 0.3771207
10       10    5 0.3523660
11       20    1 0.6981993
12       20    2 0.5251094
13       20    3 0.4451690
14       20    4 0.4305362
15       20    5 0.4099460

【讨论】：