R语言randomForest包做回归预测需要交叉验证么

Posted 2023-04-23

参考技术A rpart包，rpart包是官方推荐的一个包,它的功能就是实现递归分割和回归树。 party包，关于递归分割更为详细的包，它包含了Bagging方法，可以产生条件推断树(conditional inference tree)等； randomForest包，实现了分类与回归树的随机森林(rando 参考技术B 是基于oob，但是oob只是这一轮的oob，之前不一定是oob，所以还是有train过的数据集，因此仍然需要做交叉验证.

R线性回归中的RandomForest尾部mtry

【中文标题】R线性回归中的RandomForest尾部mtry

【英文标题】：RandomForest in R linear regression tails mtry

【发布时间】：2012-05-17 12:01:05

【问题描述】：

我正在使用 R 中的 randomForest 包（R 版本 2.13.1，randomForest 版本 4.6-2）进行回归，并注意到我的结果存在显着偏差：预测误差取决于响应变量的值。高值预测不足，低值预测过高。起初我怀疑这是我的数据造成的结果，但以下简单示例表明这是随机森林算法固有的：

n = 50; 
x1 = seq(1,n) 
x2 = matrix(1, n, 1)
predictors = data.frame(x1=x1, x2=x2)
response = x2 + x1
rf = randomForest(x=predictors, y=response)
plot(x1, response)
lines(x1, predict(rf, predictors), col="red")

毫无疑问，树方法在线性方面有其局限性，但即使是最简单的回归树，例如R 中的 tree() 没有表现出这种偏差。我无法想象社区不会意识到这一点，但没有发现任何提及，它通常是如何纠正的？感谢任何cmets

编辑：这个问题的例子有缺陷，请参阅堆栈交换中的“RandomForest for regression in R - response distributiondependent bias”以获得改进的处理https://stats.stackexchange.com/questions/28732/randomforest-for-regression-in-r-response-distribution-dependent-bias

【参考方案1】：

您发现的并不是随机森林中的固有偏差，而只是未能正确调整模型上的调整参数。

使用您的示例数据：

rf = randomForest(x=predictors, y=response,mtry = 2,nodesize = 1)
plot(x1, response)
lines(x1, predict(rf, predictors), col="red")

对于您的真实数据，当然，改进不太可能如此明显，我敢打赌，您从nodesize 获得的里程会比mtry 更多（mtry 在这里完成了大部分工作)。

常规树没有表现出这种“偏差”的原因是，默认情况下，它们会搜索所有变量以获得最佳分割。

【讨论】：

谢谢乔兰。感觉有些不对劲，我很高兴看到有解决方案。不幸的是，对于我的工作，我已经调整了几乎没有效果的参数（当然 nTrees 除外），所以对于这个“简单”的例子，我大多忽略了它们——我想我的情况确实存在偏见，再次感谢

很公平......虽然它仅限于您的数据，但它并不是真正的 RF 偏差，是吗？ ;) 你只是有一些难以建模的数据！

是的，RF 中的偏见是可以避免的 - 我已经更改了这个问题的标题，以便将来对人们更有帮助