在 randomForest 包中绘制 500 棵树中的一棵答案

【问题标题】：plot one of 500 trees in randomForest package在 randomForest 包中绘制 500 棵树中的一棵
【发布时间】：2017-10-29 11:34:37
【问题描述】：

如何在 R 中的同名包中的 randomForest 函数的输出中绘制树？例如，我使用 iris 数据并希望在 500 个输出树中绘制第一棵树。我的代码是

model <-randomForest(Species~.,data=iris,ntree=500)

【问题讨论】：

以下答案有帮助吗？ stats.stackexchange.com/questions/41443/…
@Avitus 感谢您的回答，但我无法理解。你能给我一个简单的代码来在 randomForest 函数的输出中绘制第一棵树吗？
我在下面为randomForest 包添加了一个答案；其他包，如party-允许类似的功能

标签： r machine-learning classification random-forest

【解决方案1】：

您可以使用cforest 绘制如下图，我已将该值硬编码为 5，您可以根据您的要求进行更改。

ntree <- 5
library("party")
cf <- cforest(Species~., data=iris,controls=cforest_control(ntree=ntree))

for(i in 1:ntree){
pt <- prettytree(cf@ensemble[[i]], names(cf@data@get("input"))) 
nt <- new("Random Forest BinaryTree") 
nt@tree <- pt 
nt@data <- cf@data 
nt@responses <- cf@responses 

pdf(file=paste0("filex",i,".pdf"))
plot(nt, type="simple")
dev.off()

}

cforest 是随机森林的另一种实现，不能说哪个更好，但总的来说我们可以看到的差异很少。不同之处在于cforest 使用条件推断，与randomForest 包相比，我们将更多权重放在终端节点上，而randomForest 包的实现为终端节点提供了相等的权重。

一般cofrest 使用加权平均值，randomForest 使用正常平均值。您可能需要检查this。

【讨论】：

感谢您的回答。我想用randomForest，我可以用cforest代替randomForest吗？

【解决方案2】：

可以使用randomForest包中的getTree()函数（官方指南：https://cran.r-project.org/web/packages/randomForest/randomForest.pdf）

在iris 数据集上：

require(randomForest)
data(iris)

## we have a look at the k-th tree in the forest
k <- 10
getTree(randomForest(iris[, -5], iris[, 5], ntree = 10), k, labelVar = TRUE)

【讨论】：

如何绘制这棵树？请在上面的代码中添加绘图代码。谢谢
@Amin 上面的代码为您提供了选定的树 (k <- 10)。如果您想将其可视化，则需要更多的努力（我不知道randomForest 中有任何直接绘图功能）。请看看这个shiring.github.io/machine_learning/2017/03/16/rf_plot_ggraph