R中的随机森林包答案

【问题标题】：random forest package in RR中的随机森林包
【发布时间】：2015-04-21 14:14:02
【问题描述】：

我在 R 中使用随机森林包进行回归，它给了我两种信息：Mean of squared residuals 和 % Var 解释。但是我想计算训练集和测试集的RMSE 和R^2，谁能帮我找到这些信息？

【问题讨论】：

请提供您的代码的最小可重现示例，其中包含库依赖项和您使用的任何函数。

【解决方案1】：

对不起，这不是一个具体的答案，但我没有足够的信誉发表评论。

如果没有可重复的例子，很难说你如何得到你想要的。但是，如果您在对randomForest 的调用中使用了xtest= 和ytest= 参数（假设您使用的是“randomForest”包），那么您要查找的内容应该是生成的randomForest 对象的一部分。您要查看的是生成的随机森林列表中的 test 部分。

一个尝试的例子：

rf.results <- randomForest( whatever arguments )
rf.results$test$mse  # mse (maybe you can take the square root to get rmse)
rf.results$test$rsq  # pseudo-R2 for random forest

如果您加载了随机森林包，您可以验证此信息并使用?randomForest 自己进行一些探索。文档的“值”部分详细说明了调用 randomForest 产生的对象以及您可以在哪里找到各种性能指标。

【讨论】：

谢谢，还有两个问题：1：用rf.results$mse，我可以计算训练集的mse和rsq吗？第二个问题，为什么我得到一个向量作为结果！！！？事实上，我只需要一个真正的 mse 和 rsq。但我认为，它为每个数据样本提供了一个 mse 和一个 rsq。我该怎么办？
rf.results$mse 将为您提供训练集的 mse，rf.results$rsq 将为您提供训练集的伪 R2。 rf.results$test 中的 mse 和 rsq 是验证集的性能度量。您应该使用这些来找到森林中的最佳树木数量。获得结果向量的原因是ntree 参数。您将获得由 1 到 ntree 棵树组成的随机森林的性能度量。