运行 R 中的随机森林循环和变量重要性

Question

我想在 R 中运行 100 次 randomForest 回归，为每个运行获取变量重要性并将变量重要性的结果写入 csv 文件（包括 100 个结果可变的重要性）。这是我的代码及其错误：

result<-data.frame(IncMSE="%IncMSE", IncNodePurity="IncNodePurity")
for (i in 1:3){
imp[i]<- importance(randomForest(train[,1:11], train[,12], data = train,importance = TRUE, ntree =5000, proximity = TRUE, mtry=3))
results<-cbind(result,imp[i])  
}
write.csv(results,"D:/vari.csv")

Warning messages:
In imp[i] <- importance(randomForest(train[, 1:11], train[, 12],  :
number of items to replace is not a multiple of replacement length

如何解决？非常感谢。

Answer 1

有一些小问题，rbind 而不是 cbind，result 与 results，names() 冲突，索引未定义对象 imp，等等：

data("mtcars")
train <- mtcars
require(randomForest)

result <- data.frame()
for (i in 1:3){
  imp    <- importance(randomForest(train[,2:10], y = train[,1], data = train,importance = TRUE, ntree =5000, proximity = TRUE, mtry=3))
  result <- rbind(result, imp)  
}
write.csv(result, "D:/vari.csv")

运行 R 中的随机森林循环和变量重要性

running randomForest loop and variable importance in R

r

random-forest