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> local({pkg <- select.list(sort(.packages(all.available = TRUE)),graphics=TRUE)
+ if(nchar(pkg)) library(pkg, character.only=TRUE)})
> library(randomForest)
> insect <- read.csv("C:/Users/LiuYu/Desktop/insects.csv", header = TRUE)
> insectRF1 <- randomForest(insect[,c（L1,L2,L3,L4）], insect[,species], importance=TRUE, ntree=500)
> new.data <- data.frame(L1=20, L2=50, L3=30, L4=20)
> predict(insectRF1, new.data, type="prob")
错误于predict(insectRF1, new.data, type = "prob") :
  找不到对象'insectRF1'
> 找关于随机森林的例子做练习，发现了该问题。求指点，谢谢。

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关键词：随机森林 randomForest predict Library random 随机森林 randomForest

求各位大神、老师指点啊，谢谢了

你上传的数据包已经损坏了，打不开，另外程序应该是没问题的，所以只能是数据的问题。这是一个示例，跟你的程序差不多，再检查一下你的数据，要不重新上传一份数据也可以

我跟你研究的正好一样哈。
首先是数据部分：按照这个格式存成csv
data:
Species L1 L2 L3 L4
A 16 27 31 33
A 15 23 30 30
A 16 27 27 26
A 18 20 25 23
A 15 15 31 32
A 15 32 32 15
A 12 15 16 31
B 8 23 23 11
B 7 24 25 12
B 6 25 23 10
B 8 45 24 15
B 9 28 15 12
B 5 32 31 11
C 22 23 12 42
C 25 25 14 60
C 34 25 16 52
C 30 23 21 54
C 25 20 11 55
C 30 23 21 54
C 25 20 11 55
代码：
> data4=read.table("d:/data/insects.csv",header=T)
> set.seed(71)
> RF1<-randomForest(Species ~ ., data=data4, importance=TRUE,ntree=10000)
> RF1
> new.data <- data.frame(L1=20, L2=50, L3=30, L4=20)
> predict(RF1, new.data, type="prob")
> predict(RF1, new.data, type="response")
运行结果：
Call:
randomForest(formula = Species ~ ., data = data4, importance = TRUE,      ntree = 10000)
               Type of random forest: classification
                     Number of trees: 10000
No. of variables tried at each split: 2

        OOB estimate of  error rate: 10%
Confusion matrix:
  A B C class.error
A 5 2 0   0.2857143
B 0 6 0   0.0000000
C 0 0 7   0.0000000
   A      B      C
1 0.8272 0.0887 0.0841
attr(,"class")
[1] "matrix" "votes"

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