在 R 中运行 randomForest 循环和变量重要性答案

【问题标题】：running randomForest loop and variable importance in R在 R 中运行 randomForest 循环和变量重要性
【发布时间】：2016-09-09 21:57:16
【问题描述】：

我想在 R 中运行 100 次 randomForest 回归，为每次运行获取变量重要性并将变量重要性的结果写入 csv 文件（包括变量重要性的 100 个结果）。这是我的代码及其错误：

result<-data.frame(IncMSE="%IncMSE", IncNodePurity="IncNodePurity")
for (i in 1:3){
imp[i]<- importance(randomForest(train[,1:11], train[,12], data = train,importance = TRUE, ntree =5000, proximity = TRUE, mtry=3))
results<-cbind(result,imp[i])  
}
write.csv(results,"D:/vari.csv")

Warning messages:
In imp[i] <- importance(randomForest(train[, 1:11], train[, 12],  :
number of items to replace is not a multiple of replacement length

如何解决？非常感谢。

【问题讨论】：

标签： r random-forest

【解决方案1】：

有一些小事情，rbind 而不是 cbind、result 与 results、names() 冲突、对未定义对象 imp 的索引等：

data("mtcars")
train <- mtcars
require(randomForest)

result <- data.frame()
for (i in 1:3){
  imp    <- importance(randomForest(train[,2:10], y = train[,1], data = train,importance = TRUE, ntree =5000, proximity = TRUE, mtry=3))
  result <- rbind(result, imp)  
}
write.csv(result, "D:/vari.csv")

【讨论】：