R for 循环遍历 randomForest

Question

我有一个包含 9 个输入变量和 1 个输出变量的 R 数据框。我想使用每个单独的输入找到 randomForest 的准确性，并将它们添加到列表中。为此，我需要遍历公式列表，如下面的代码所示：

library(randomForest)
library(caret)
formulas = c(target ~ age, target ~ sex, target ~ cp, 
             target ~ trestbps, target ~ chol, target ~ fbs, 
             target ~ restecg, target ~ ca, target ~ thal)

test_idx = sample(dim(df)[1], 60)
test_data = df[test_idx, ]
train_data = df[-test_idx, ]

accuracies = rep(NA, 9)

for (i in 1:length(formulas)){
  rf_model = randomForest(formulas[i], data=train_data)
  prediction = predict(rf_model, newdata=test_data, type="response")
  acc = confusionMatrix(test_data$target, prediction)$overall[1]
  accuracies[i] = acc
}

我运行出错了，

Error in if (n==0) stop("data (x) has 0 rows") : argument is of length zero calls: ... eval -> eval -> randomForest -> randomForest.default Execution halted

错误与传递给randomForest的formulas[i]参数有关，当我输入公式名称作为参数时（例如rf_model = randomForest(target ~ age, data=train_data)，没有错误。

还有其他方法可以遍历 randomForest 吗？

谢谢！

Answer 1

由于你没有提供任何数据，我使用的是鸢尾花数据集。您必须对代码进行 2 处更改才能使其成为运行。首先，使用 list 存储公式，其次，在 for 循环中使用 formulas[[i]]。您可以使用以下代码

library(randomForest)
library(caret)

df <- iris
formulas = list(Species ~ Sepal.Length, Species ~ Petal.Length, Species ~ Petal.Width, 
                Species ~ Sepal.Width)

test_idx = sample(dim(df)[1], 60)
test_data = df[test_idx, ]
train_data = df[-test_idx, ]

accuracies = rep(NA, 4)

for (i in 1:length(formulas)){
  rf_model = randomForest(formulas[[i]], data=train_data)
  prediction = predict(rf_model, newdata=test_data, type="response")
  acc = confusionMatrix(test_data$Species, prediction)$overall[1]
  accuracies[i] = acc
}

#> 0.7000000 0.9166667 0.9166667 0.5000000

R for 循环遍历 randomForest

R for loop over randomForest

r

random-forest