Я использовал пакет RandomForest (RF) в R для выполнения проверки RF-cross для данных о белках с использованием функции «rfcv».Как сделать новое предсказание с использованием rfcv в R
Как я могу сделать прогноз для новых данных белка, используя объект, который у меня был из rfcv?
rfvc перейдет проверку модели на некоторые данные. Чтобы предсказать некоторые значения для других данных, вам необходимо использовать функцию predict.
Учитывая лес, rf и некоторые новые данные newdata вызова
predict(rf, newdata)
Подробное docs дать это в качестве примера:
data(iris)
set.seed(111)
ind <- sample(2, nrow(iris), replace = TRUE, prob=c(0.8, 0.2))
iris.rf <- randomForest(Species ~ ., data=iris[ind == 1,])
iris.pred <- predict(iris.rf, iris[ind == 2,])
table(observed = iris[ind==2, "Species"], predicted = iris.pred)
## Get prediction for all trees.
Спасибо за ваш ответ, но я не использую «RandomForest «Я использовал функцию« rfvc ». когда я использовал прогноз (rfvcObject, newData), они дают мне следующее сообщение об ошибке: Ошибка в UseMethod («предсказывать»): не применимый метод для «предсказывать», примененный к объекту класса «list». ! – HaniQudsi
Это для перекрестной проверки некоторых данных обучения. Это может помочь вам решить, сколько предикторов использовать, чтобы затем создать другой случайный лес, который вы затем используете функцию «предсказать». – doctorlove