R语言实现随机森林的方法示例

目录

• 随机森林算法介绍
  • 算法介绍：
  • 决策树生长步骤：
  • 投票过程：
  • 基本思想：
  • 随机森林的优点：
  • 缺点
• R语言实现
  • 随机森林模型搭建
  • 1:randomForest()函数用于构建随机森林模型
  • 2:importance()函数用于计算模型变量的重要性
  • 3:MDSplot()函数用于实现随机森林的可视化
  • 4:rfImpute()函数可为存在缺失值的数据集进行插补（随机森林法），得到最优的样本拟合值
  • 5:treesize()函数用于计算随机森林中每棵树的节点个数