在隨機森林方法中，創建大量的決策樹。 每個觀察被饋入每個決策樹。 每個觀察的最常見的結果被用作最終輸出。 新的觀察結果被饋入所有的樹並且對每個分類模型取多數投票。
對構建樹時未使用的情況進行錯誤估計。 這稱為OOB（袋外）誤差估計，其被提及為百分比。
R語言包“randomForest”用於創建隨機森林。
安裝R包
在R語言控制檯中使用以下命令安裝軟件包。 您還必須安裝相關軟件包（如果有）。
install.packages("randomForest)
包“randomForest”具有函數randomForest()，用於創建和分析隨機森林。
語法
在R語言中創建隨機森林的基本語法是 -
randomForest(formula, data)
以下是所使用的參數的描述 -
formula是描述預測變量和響應變量的公式。
data是所使用的數據集的名稱。
輸入數據
我們將使用名為readingSkills的R語言內置數據集來創建決策樹。 它描述了某人的readingSkills的分數，如果我們知道變量“age”，“shoesize”，“score”，以及該人是否是母語。
以下是示例數據。
# Load the party package. It will automatically load other required packages.
library(party)
# Print some records from data set readingSkills.
print(head(readingSkills))
當我們執行上面的代碼，它產生以下結果及圖表 -
nativeSpeaker age shoeSize score
1 yes 5 24.83189 32.29385
2 yes 6 25.95238 36.63105
3 no 11 30.42170 49.60593
4 yes 7 28.66450 40.28456
5 yes 11 31.88207 55.46085
6 yes 10 30.07843 52.83124
Loading required package: methods
Loading required package: grid
...............................
...............................
例
我們將使用randomForest()函數來創建決策樹並查看它的圖。
# Load the party package. It will automatically load other required packages.
library(party)
library(randomForest)
# Create the forest.
output.forest
data = readingSkills)
# View the forest results.
print(output.forest)
# Importance of each predictor.
print(importance(fit,type = 2))
當我們執行上面的代碼，它產生以下結果 -
Call:
randomForest(formula = nativeSpeaker ~ age + shoeSize + score,
data = readingSkills)
Type of random forest: classification
Number of trees: 500
No. of variables tried at each split: 1
OOB estimate of error rate: 1%
Confusion matrix:
no yes class.error
no 99 1 0.01
yes 1 99 0.01
MeanDecreaseGini
age 13.95406
shoeSize 18.91006
score 56.73051
結論
從上面顯示的隨機森林，我們可以得出結論，鞋碼和成績是決定如果某人是母語者或不是母語的重要因素。 此外，該模型只有1%的誤差，這意味著我們可以預測精度為99%。
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