R ranger包中的预测概率
Predicted probabilities in R ranger package
我正在尝试使用随机森林 classification 在 R 中构建模型。 （通过 Ned Horning 编辑代码）我首先使用了 randomForest 包，但后来发现 ranger，这保证了更快的计算。
起初，我使用下面的代码在用 randomForest 拟合模型后得到每个 class 的预测概率：
predProbs <- as.data.frame(predict(randfor, imageBlock, type='prob'))
这里的概率类型如下：
模型中有 500 棵树，其中 250 棵表示观察结果为 class1，因此概率为 250/500 = 50%
在ranger中，我发现没有type = 'prob'选项。
我搜索并尝试了一些调整，但没有任何进展。我需要一个包含概率的对象，如上所述 ranger 包。
任何人都可以就此问题提供一些建议吗？
你需要训练一个"probabilistic classifier"类型的ranger对象：
library("ranger")
iris.ranger = ranger(Species ~ ., data = iris, probability = TRUE)
此对象在 predict.ranger 函数中使用时计算矩阵（n_samples、n_classes）：
probabilities = predict(iris.ranger, data = iris)$predictions
我正在尝试使用随机森林 classification 在 R 中构建模型。 （通过 Ned Horning 编辑代码）我首先使用了 randomForest 包，但后来发现 ranger，这保证了更快的计算。
起初，我使用下面的代码在用 randomForest 拟合模型后得到每个 class 的预测概率：
predProbs <- as.data.frame(predict(randfor, imageBlock, type='prob'))
这里的概率类型如下：
模型中有 500 棵树，其中 250 棵表示观察结果为 class1，因此概率为 250/500 = 50%
在ranger中，我发现没有type = 'prob'选项。
我搜索并尝试了一些调整，但没有任何进展。我需要一个包含概率的对象，如上所述 ranger 包。
任何人都可以就此问题提供一些建议吗？
你需要训练一个"probabilistic classifier"类型的ranger对象：
library("ranger")
iris.ranger = ranger(Species ~ ., data = iris, probability = TRUE)
此对象在 predict.ranger 函数中使用时计算矩阵（n_samples、n_classes）：
probabilities = predict(iris.ranger, data = iris)$predictions