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r - 随机森林的动态响应变量

问题描述

我正在尝试创建一个动态 ML 应用程序，该应用程序允许用户使用随机森林模型上传数据集以获取数据集中第一列的预测。

我遇到了randomforest()函数问题，特别是当我尝试将响应变量指定为数据集的第一列时。对于下面的示例，我使用iris 数据集并将响应变量Species移动到第一列中。

这是我的尝试：

model <- randomForest(names(DATA[1]) ~ ., data = DATA, ntree = 500, mtry = 3, importance = TRUE)

但是，这不起作用。我得到的错误是：

错误：可变长度不同（为“物种”找到）

当我像这样手动指定响应变量时，应用程序和功能似乎才起作用：

model <- randomForest(Species ~ ., data = DATA, ntree = 500, mtry = 3, importance = TRUE)

我曾尝试使用该paste()功能来发挥一些作用，但没有成功。

我应该如何编写代码才能使其正常工作？

标签： rmachine-learningshinyrandom-forest

解决方案

看起来您想从字符串构建公式。你可以使用evalandparse来做到这一点。像这样的东西应该工作：

model <- randomForest(eval(parse(text = paste(names(DATA)[1], "~ ."))), 
                      data = DATA, ntree = 500, mtry = 3, importance = TRUE)

使用原始 iris 数据集的示例：

model <- randomForest(eval(parse(text = paste(names(iris)[5], "~ ."))), 
                      data = iris, ntree = 500, mtry = 3, importance = TRUE)

model

Call:
 randomForest(formula = eval(parse(text = paste(names(iris)[5],      "~ ."))), data = iris, 
              ntree = 500, mtry = 3, importance = TRUE) 
           Type of random forest: classification
                 Number of trees: 500
No. of variables tried at each split: 3

        OOB estimate of  error rate: 4%
Confusion matrix:
           setosa versicolor virginica class.error
setosa         50          0         0        0.00
versicolor      0         47         3        0.06
virginica       0          3        47        0.06

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