随机森林，R语言

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Call:
randomForest(formula = keyunliang ~ ., data = bjdata, importance = TRUE)
               Type of random forest: regression
                     Number of trees: 500
No. of variables tried at each split: 3

          Mean of squared residuals: 14369293
                    % Var explained: 96.07
得到这个结果  我感觉好像是过拟合了
数据 23组数据 每组数据10个参数

对训练数据进行【-1，1】归一化后 结果 Call: randomForest(formula = keyunliang ~ ., data = bjdata, ntree = 500,      mtry = 2, importance = TRUE)                Type of random forest: regression                      Number of trees: 500 No. of variables tried at each split: 2           Mean of squared residuals: 1.420348e-13                     % Var explained: 96.81 残差平方和大的原因是因为我的输入数据 都是好几万的那种 甚至有上亿的 所以残差平方和归一化前很大 不过归一化前后 varImpPlot(reg.rf)这个函数 的输出结果不同 不知道 该如何取舍   我感觉我这90%的解释率 有点太高了 可能是过拟合了~

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关键词：随机森林 R语言 randomForest regression importance explained forest 森林

你用的是随机 回归啊，怎么才用分类的呢？？求解释

随机森里 对归一不归一  没有太大的要求吧。

wanlin000 发表于 2014-6-23 11:14
你用的是随机 回归啊，怎么才用分类的呢？？求解释

随机森里 对归一不归一  没有太大的要求吧。

但是为什么归一化后 得到的结果不同呢？而且单位不同的话 貌似应该也会不同的~结果

恙日 发表于 2014-6-24 08:50
但是为什么归一化后 得到的结果不同呢？而且单位不同的话 貌似应该也会不同的~结果

我做的时候差距甚微啊

wanlin000 发表于 2014-6-25 09:26
我做的时候差距甚微啊

大神您加我qq吧~510741526~或者我加您qq也行~这样交流太慢的说~