randomForest没有预测连续样本

我有data.frame TC，有17744个观察值的13个变量。最后一个变量是目标：a Factor w/ 2 levels "0", "1"。randomForest没有预测连续样本

我做的：

n.col <- ncol(TC) 

x.train.or <- TC[1:12000, -n.col] 
y.train.or <- TC[1:12000, n.col] 
x.test.or <- TC[12000:17000, -n.col] 
y.test.or <- TC[12000:17000, n.col] 
rf.or <- randomForest(y=y.train.or, x=x.train.or, ntree=500, mtry=5, 
         importance=TRUE, keep.forest=TRUE, 
         na.action=na.roughfix, replace=FALSE) 
pr.or <- predict(rf.or, x.test.or) 
table(y.test.or, pr.or, dnn=c("Actual", "Predicted")) 

#  Predicted 
# Actual 0  1 
#  0 2424 780 
#  1 1056 741

非常坏的结果。

然后我重复这个模型进行随机抽样配件：

set.seed <- 123 
t.t <- holdout(TC[, n.col], ratio=3/5, mode = "random") 
x.train.r <- TC[t.t$tr, - (n.col)] 
y.train.r <- TC[t.t$tr, (n.col)] 
x.test.r <- TC[t.t$ts, - (n.col)] 
rf.r <- randomForest(y=y.train.r, x=x.train.r, ntree=500, mtry=5, 
        importance=TRUE, keep.forest=TRUE,  
        na.action=na.roughfix, replace=FALSE) 
pr.r <- predict(rf.r, x.test.r) 
table(y.test.r, pr.r, dnn=c("Actual", "Predicted")) 

#   Predicted 
# Actual 0  1 
# 0   4274 215 
# 1   353 2257

很不错的成绩，但取决于形成的一个数据集合的样本的一种方式。我解决的问题只是假定连续采样。

请帮帮我！

答案的问题：（1）当然，我这样做：

library(randomForest) 
library(rminer)

（3）我重复使用：

n.col   <- ncol(TC) 
x.train.or  <- TC[1:12000, -n.col] 
y.train.or  <- TC[1:12000, n.col] 
x.test.or  <- TC[12001:17000, -n.col] 
y.test.or  <- TC[12001:17000, n.col]

和接收相同的可怕结果

 Predicted 
Actual 0 1 
    0 2413 790 
    1 1049 748

（4）可能有问题吗？一些变量在[1：17000]上是随机的，但在[1：100]上不是随机的（我没有图纸的权利）。

在这种情况下该做什么？

来源

2014-10-05 faa1947

什么是你的问题？几点意见：（1）请包括'library'调用（即'library（randomForest）'和'library（rminer）'）。（2）你没有包含你如何创建'y.test.r'的代码（虽然很明显它应该如何创建。）（3）我假设你不打算在你的测试数据集中包含obs。12000 （4）“TC”行的顺序可能不是随机的（即前12000个obs的'y'和'x'之间的关系并不代表下一个5000 obs）。 – jbaums 2014-10-05 11:11:09

我纠正了一个问题 – faa1947 2014-10-06 13:35:10

首先，在不知道数据状态的情况下回答会有点困难。有时候，如果观察结果以某种方式重复出现，你可以将自己的测试集包含在你的训练集中。

验证结果的最佳方法之一是通过使用某种交叉验证技术来确保完全分离测试和训练集。以下是一个很好的视频。

http://vimeo.com/75432414

来源

2014-10-05 22:41:05 Jason

randomForest没有预测连续样本

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