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2020년 5월 9일 (토) 00:15 판
1 개요
- R Random Forest
- R 랜덤 포레스트
R
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set.seed(42) # 랜덤값 고정
library(rpart) # stagec
df = stagec
df = na.omit(df) # 결측치 제거
# 데이터 분할
library(caret, quietly=T)
idx = createDataPartition(df$ploidy, p=0.7, list=FALSE)
trainData = df[ idx,]
testData = df[-idx,]
# 모델 적합
library(randomForest, warn.conflict=F)
model = randomForest(ploidy ~ ., trainData, ntree=100, proximity=T)
options(echo=T)
# 모델 정보
model
model$importance
# 시각화
plot(model)
# 테스트
pred = predict(model, testData)
# 분류표
table(pred, testData$ploidy)
# 정분류율
sum(pred==testData$ploidy)/nrow(testData)
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2 같이 보기
편집자 Jmnote Jmnote bot
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