在R中,要获得随机森林模型中每棵树的Out-of-Bag(OOB)样本,可以使用randomForest包提供的函数。以下是一个完善且全面的答案:
随机森林是一种集成学习方法,它由多个决策树组成。每个决策树都是通过从原始数据集中有放回地抽取样本(袋外样本)和特征进行训练而生成的。OOB样本是指在生成每棵树时未被抽取到的样本。
要获得随机森林模型中每棵树的OOB样本,可以按照以下步骤进行操作:
install.packages("randomForest")
library(randomForest)
rf_model <- randomForest(formula = target ~ ., data = df, keep.inbag = TRUE)
在上述代码中,formula参数指定了目标变量和特征之间的关系,data参数指定了数据集,keep.inbag参数设置为TRUE以保存OOB样本。
oob_samples <- lapply(rf_model$inbag, function(x) which(!x))
在上述代码中,rf_model$inbag返回一个逻辑矩阵,表示每个样本是否被抽取到。lapply函数用于对每棵树进行操作,which函数用于获取未被抽取到的样本的索引。
oob_samples[[1]]
以上就是如何获得随机森林模型R中每棵树的OOB样本的完善且全面的答案。
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