R语言构建随机森林模型randomForest分类模型并评估模型在测试集和训练集上的效果（accurayF1偏差Deviance）：随机森林在Bagging算法的基础上加入了列采样（分枝特征随机）
Posted Data+Science+Insight
tags:
篇首语：本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理，主要介绍了R语言构建随机森林模型randomForest分类模型并评估模型在测试集和训练集上的效果（accurayF1偏差Deviance）：随机森林在Bagging算法的基础上加入了列采样（分枝特征随机）相关的知识，希望对你有一定的参考价值。
R语言构建随机森林模型randomForest分类模型并评估模型在测试集和训练集上的效果（accuray、F1、偏差Deviance）：随机森林在Bagging算法的基础上加入了列采样（分枝特征随机）
目录
以上是关于R语言构建随机森林模型randomForest分类模型并评估模型在测试集和训练集上的效果（accurayF1偏差Deviance）：随机森林在Bagging算法的基础上加入了列采样（分枝特征随机）的主要内容，如果未能解决你的问题，请参考以下文章
R语言 | randomForest包的随机森林回归模型以及对重要变量的选择
R语言使用ranger包的ranger函数构建随机森林模型（random forest）
R语言基于h2o包构建二分类模型：使用h2o.randomForest构建随机森林模型使用h2o.auc计算模型的AUC值