在R中,要找出随机森林模型的均方根误差(RMSE),可以按照以下步骤进行:
install.packages("randomForest")
library(randomForest)
set.seed(123) # 设置随机种子,以确保结果可重复
train_indices <- sample(1:nrow(data), nrow(data)*0.7) # 70%的数据作为训练集
train_data <- data[train_indices, ]
test_data <- data[-train_indices, ]
model <- randomForest(target_variable ~ ., data = train_data, ntree = 100)
predictions <- predict(model, test_data)
这里的"target_variable"是目标变量的名称,"."表示使用所有其他变量作为预测变量。ntree参数指定了随机森林中树的数量。
rmse <- sqrt(mean((test_data$target_variable - predictions)^2))
这里使用了test_data中的目标变量与预测结果之间的差异的平方的均值来计算RMSE。
总结一下,找出R中随机森林模型的RMSE的步骤如下:
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