楼主: 恙日
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[问答] 求问随机森林包 如何对测试数据进行预测(回归) [推广有奖]

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恙日 发表于 2014-6-28 08:36:58 |AI写论文

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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
我使用上面的语句进行训练的 得到的结果
然后 下一步我还有一部分测试集 求问 用上面训练好的 随机森林 如何输入新的测试数据 然后得到预测值?
我不会语法~求大神指点
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关键词:测试数据 随机森林 randomForest importance regression 如何 森林

沙发
lww1993 发表于 2014-6-28 22:06:07
<code>
ranfor<-randomForest(x=training,y=trainingTarget,ntree=NTREE,mtry=MTRY)
  pred<-predict(ranfor,testing)
<\code>
用上述代码试下

藤椅
恙日 发表于 2014-6-29 08:47:26
lww1993 发表于 2014-6-28 22:06
ranfor
510741526 加我qq吧  求交流 学习

板凳
恙日 发表于 2014-6-29 09:40:08
lww1993 发表于 2014-6-28 22:06
ranfor
按照您说的代码 实验了一下 感觉很纠结 预测出来的数据 比较差
代码:
bjdata1<-read.csv('d:/data/BJtrain1.csv',header=TRUE)
bjdata2<-read.csv('d:/data/BJtest1.csv',header=TRUE)
library(randomForest)
ranfor<-randomForest(keyunliang~.,data=bjdata1,ntree=1000,mtry=2,importance=TRUE)
print(ranfor)
pred<-predict(ranfor,bjdata2)
print(pred)
我的数据时23年  北京市的数据
运行后的结果为:
Call:
randomForest(formula = keyunliang ~ ., data = bjdata1, ntree = 1000,      mtry = 3, importance = TRUE)
               Type of random forest: regression
                     Number of trees: 1000
No. of variables tried at each split: 3

          Mean of squared residuals: 9533151
                    % Var explained: 93.98
> pred<-predict(ranfor,bjdata2)
> print(pred)
       1        2        3        4        5        6        7        8
41356.59 41285.34 41190.71 41307.75       NA       NA       NA       NA
       9       10       11       12       13       14       15       16
      NA       NA       NA       NA       NA       NA       NA       NA
      17       18       19
      NA       NA       NA
我感觉是不是我的代码有错误 因为 后面的结果 19个 NA
按理说应该就是输出4个值才对啊  我是 11个输入 变量 预测一个输出

报纸
lww1993 发表于 2014-6-29 10:00:38
你用predict的时候,要一组一组地来。不要一块去做预测

地板
lww1993 发表于 2014-6-29 10:38:32
data<-read.table(file="D:/Download/BJdata2.csv",header=TRUE,sep=",")
library(randomForest)
rf1<-randomForest(x<-data[1:19,1:11],y<-data[1:19,12])
pred<-rep(0,4)
for(i in 1:4){
      pred[i]<-predict(rf1,x<-data[19+i,1:11])
      }
你试试

7
wqf_cufe 发表于 2014-11-11 13:25:17
lww1993 发表于 2014-6-29 10:38
data
您好,我不清楚为什么这里要一组一组的来?

8
lww1993 发表于 2014-11-11 17:34:08
wqf_cufe 发表于 2014-11-11 13:25
您好,我不清楚为什么这里要一组一组的来?
这应该是语法限制的。

9
4564684 发表于 2015-10-17 16:39:12
恙日 发表于 2014-6-29 09:40
按照您说的代码 实验了一下 感觉很纠结 预测出来的数据 比较差
代码:
bjdata1
你的这个测试样本与训练样本数目一样吗?

10
luckystt 发表于 2015-12-11 20:01:04
想问一下,预测之后的误差需要调用哪个函数啊

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