求解答random forest两种方法下得出的混淆矩阵(confusion matrix)不一致的问题

是 否 +2 论坛币

k人 参与回答

经管之家送您一份

应届毕业生专属福利!

求职就业群

赵安豆老师微信：zhaoandou666

经管之家联合CDA

送您一个全额奖学金名额~ !

立即领取

感谢您参与论坛问题回答

经管之家送您两个论坛币！

+2 论坛币

利用R自带的iris数据进行random forest测试，但是random forest运算后显示的混淆矩阵结果和用predict函数基于源数据给出的混淆矩阵的结果不一致。两相比较，基于predict函数预测的混淆矩阵结果非常完美，这个是什么原因？

代码如下:
modfit<- randomForest(Species~., data = iris)
modfit
table(predict(modfit, iris), iris$Species)

modfit显示的confusion matrix如下:
           setosa versicolor virginica class.error
setosa         50          0         0        0.00
versicolor      0         47         3        0.06
virginica       0          4        46        0.08

table(predict(modfit, iris), iris$Species)显示的confusion matrix如下:
train.rf     setosa versicolor virginica
  setosa         50          0         0
  versicolor      0         50         0
  virginica       0          0        50

扫码加我 拉你入群

请注明：姓名-公司-职位

以便审核进群资格，未注明则拒绝

分享0 收藏0 回帖

关键词：confusion Forest random matrix Fusion confusion forest matrix 非常完美

是不是要设置seed？