如何将随机森林代码从公式界面更改为矩阵界面？
How do I change Random Forest code from formula interface to matrix interface?
这可能是一个非常快速、简单的问题。我读到将代码从公式界面更改为矩阵界面可显着提高 运行 倍。
我目前的代码如下：
randomForest(linear_weight ~ ., data = df, importance = T)
如何使用 randomForest 将此代码更改为矩阵界面？
就这么简单吗？
randomForest(df, linear_weight, importance = T)
我猜你正在寻找使用 x= 和 y= 输入，下面是不知道你的数据框，并假设你所有的自变量都是数字而不是分类：
X_train = as.matrix(df[,setdiff(colnames(df),"linear_weight")])
y_train = df$linear_weight
如果你有分类，那么：
X_train = model.matrix(linear_weight ~ .,data=df)
之后：
randomForest(x = X_train,
y = y_train, importance = TRUE)
我认为这真的取决于你的数据。此外，如果您有分类变量，如果您考虑将其转换为密集矩阵的时间，我不确定它会更快
这可能是一个非常快速、简单的问题。我读到将代码从公式界面更改为矩阵界面可显着提高 运行 倍。
我目前的代码如下：
randomForest(linear_weight ~ ., data = df, importance = T)
如何使用 randomForest 将此代码更改为矩阵界面？
就这么简单吗？
randomForest(df, linear_weight, importance = T)
我猜你正在寻找使用 x= 和 y= 输入，下面是不知道你的数据框，并假设你所有的自变量都是数字而不是分类：
X_train = as.matrix(df[,setdiff(colnames(df),"linear_weight")])
y_train = df$linear_weight
如果你有分类，那么：
X_train = model.matrix(linear_weight ~ .,data=df)
之后：
randomForest(x = X_train,
y = y_train, importance = TRUE)
我认为这真的取决于你的数据。此外，如果您有分类变量，如果您考虑将其转换为密集矩阵的时间，我不确定它会更快