R中的随机森林 - 许多类

Posted 2023-03-13

【中文标题】R中的随机森林 - 许多类

【英文标题】：Random Forest in R - many classes

【发布时间】：2012-10-27 01:17:03

【问题描述】：

我想用 R randomForest 进行多标签分类。 我有十个班 A..J，

我找到了如何预测单个类的示例，例如：

r = randomForest(J ~., data=train, importance=TRUE, do.trace=100)

但我想预测更多类，例如 H、I、J。 （即说只有 A..G 被赋予属性）。 我该怎么做？

我有一个保留 A..G 和仅一个预测类 (H/I/J) 并运行 randomForest 3 次的想法，但也许有更好的方法？一次性完成？

非常感谢。

【问题讨论】：

您的问题可能会更清楚。您是说您希望能够预测训练数据中不存在的类别吗？因为那会……很困难。

不，我的意思是我想将 7 列视为给定并预测其他 3 列的值。

我不知道多变量射频包（虽然可能是错误的......）。简单的事情就是适合三个模型。

【参考方案1】：

假设所有属性 H、I 和 J 都是二元的。然后你可以用 2^3 个可能的值预测一个新属性 K，然后将结果解码回 3 个属性：

1 -> 0,0,0 2 -> 0,0,1 3 -> 0,1,0 4 -> 0,1,1 5 -> 1,0,0 6 -> 1,0,1 7 -> 1,1,0 8 -> 1,1,1