Ⅰ r语言 随机森林中怎么做roc曲线
ROCR包中主要是两个class:prediction和performance。前者是将预测结果和真实标签组合在一起，生成一个 prediction对象，然后在用performance函数，按照给定的评价方法，生成一个performance对象，最后直接对 performance用plot函数就能绘制出相应的ROC曲线。
Ⅱ R语言随机森林求助
语言代码：
library(randomForest)/安装随机森林程序包/
library(foreign)
training <-read.csv("D:\\bank.csv")/导入数据/
ind<-sample(2,nrow(training),replace=TRUE,prob=c(0.7,0.3))/对数据分成两部分，70%训练数据，30%检测数据/
traindata<- training [ind==1,]
testdata<- training [ind==2,]
rf <- randomForest(y ~ ., data=training, ntree=100, proximity=TRUE)/y是因变量/
table(predict(rf), training$y)
print(rf)
plot(rf)
importance(rf)
Ⅲ R语言中如何用随机森林的方法来补充缺失值
这个内容就太多了，随机森林不是用来填充缺失值的，可以用其他方法填充，然后再做随机森林
Ⅳ r使用随机森林实现所属类别的概率吗
用R做随机森林，先用训练集建模，之后用测试集进行预测，为什么总是显示？代码如下sub<-sample(1:nrow(dx),round(nrow(partd)/4))x1.rf<-randomForest(X1T~.,data=dx,importance=T,subset=-sub)pre1<-predict(x1.rf,data=dx,subset=sub)另外，随机森林的结果里给出的confusionmatrix是什么意思？和预测错误
Ⅳ r语言怎么查看随机森林回归模型
chisq.test() 这是R自带的函数 原假设H0: p1 = 50% p2 = 30% p3 = 20%, 现在观察值是0.55 0.25 0.20 那么输入 chisq.test(c(0.55, 0.25, 0.20), p = c(0.5, 0.3, 0.2))就会得到统计量的值和p-value
Ⅵ R语言随机森林代码哪里错了，新手，搞不懂
你文件里第一列的变量名是toatl，不是total
Ⅶ 关于用R语言做随机森林分析的问题
第二个：设定17，使每次结果一样，去掉响应变量species，用于做模型，最后画出图
Ⅷ 如何在r语言中抓取股票数据并分析论文
用quantomd包
然后getsymbols函数
分析论文 要看你研究方向
如果是看影响因素 一般回归就行
如果看股票波动和预测 可能需要时间序列