Ⅰ r語言 隨機森林中怎麼做roc曲線
ROCR包中主要是兩個class:prediction和performance。前者是將預測結果和真實標簽組合在一起，生成一個 prediction對象，然後在用performance函數，按照給定的評價方法，生成一個performance對象，最後直接對 performance用plot函數就能繪制出相應的ROC曲線。
Ⅱ R語言隨機森林求助
語言代碼：
library(randomForest)/安裝隨機森林程序包/
library(foreign)
training <-read.csv("D:\\bank.csv")/導入數據/
ind<-sample(2,nrow(training),replace=TRUE,prob=c(0.7,0.3))/對數據分成兩部分，70%訓練數據，30%檢測數據/
traindata<- training [ind==1,]
testdata<- training [ind==2,]
rf <- randomForest(y ~ ., data=training, ntree=100, proximity=TRUE)/y是因變數/
table(predict(rf), training$y)
print(rf)
plot(rf)
importance(rf)
Ⅲ R語言中如何用隨機森林的方法來補充缺失值
這個內容就太多了，隨機森林不是用來填充缺失值的，可以用其他方法填充，然後再做隨機森林
Ⅳ r使用隨機森林實現所屬類別的概率嗎
用R做隨機森林，先用訓練集建模，之後用測試集進行預測，為什麼總是顯示？代碼如下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，隨機森林的結果里給出的confusionmatrix是什麼意思？和預測錯誤
Ⅳ r語言怎麼查看隨機森林回歸模型
chisq.test() 這是R自帶的函數 原假設H0: p1 = 50% p2 = 30% p3 = 20%, 現在觀察值是0.55 0.25 0.20 那麼輸入 chisq.test(c(0.55, 0.25, 0.20), p = c(0.5, 0.3, 0.2))就會得到統計量的值和p-value
Ⅵ R語言隨機森林代碼哪裡錯了，新手，搞不懂
你文件里第一列的變數名是toatl，不是total
Ⅶ 關於用R語言做隨機森林分析的問題
第二個：設定17，使每次結果一樣，去掉響應變數species，用於做模型，最後畫出圖
Ⅷ 如何在r語言中抓取股票數據並分析論文
用quantomd包
然後getsymbols函數
分析論文 要看你研究方向
如果是看影響因素 一般回歸就行
如果看股票波動和預測 可能需要時間序列