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ここで非常に基本的な何かが欠けているように感じます。

ランダム フォレスト回帰を実行しました。

INTERP.rf<-randomForest(y~.,data=df,importance=T,mtry=3,ntree=300)

次に、トレーニング セットの予測を抽出します。

rf.predict<-predict(INTERP.rf,df,type="response")

rf.predict の %var が低すぎるように見えたので、チェックしました:

MSE.rf<-sum((rf.predict-y)^2)/length(y)

...そして、 rf.predict オブジェクトの検査とは大きく異なる答えを得ました。

誰かが私のエラーを強調してもらえますか?

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これを行う正しい方法は、次を使用することです。

rf.predict<-predict(INTERP.rf)

OOB 予測を取得するのではpredict.randomforest(model)なく、使用する必要があることを認識していませんでした。predict.randomForest(model,trainingData)

@joran と @Vlo に有益なコメントをありがとう

于 2015-06-12T18:22:22.050 に答える