Rのrfcvを使って新しい予測を作る方法

RのRandomForest（RF）パッケージを使って、 "rfcv"関数を使ってタンパク質データのRF交差検証を行っています。Rのrfcvを使って新しい予測を作る方法

rfcvのオブジェクトを使用して新しいタンパク質データを予測するにはどうすればよいですか？

2016-08-23 HaniQudsi

rfvcは、一部のデータに対してモデルを検証します。他のデータの値を予測するには、predict関数を使用する必要があります。あなたの答えのための

data(iris) 
set.seed(111) 
ind <- sample(2, nrow(iris), replace = TRUE, prob=c(0.8, 0.2)) 
iris.rf <- randomForest(Species ~ ., data=iris[ind == 1,]) 
iris.pred <- predict(iris.rf, iris[ind == 2,]) 
table(observed = iris[ind==2, "Species"], predicted = iris.pred) 
## Get prediction for all trees.

出典

2016-08-23 15:10:33 doctorlove

おかげで、私は「ランダムフォレストを使用していない：森、といくつかの新しいデータnewdataコール

predict(rf, newdata)

詳細docsを例としてこれを与える考える

"私は" rfvc "関数を使用しました。（rfvcObject、newData）を使用すると、次のエラーメッセージが表示されます。 UseMethod（ "predict"）のエラー：クラス "list"のオブジェクトに適用される 'predict'の適用可能なメソッドがありません。！ – HaniQudsi

これは、いくつかのトレーニングデータとのクロスバリデーションを行うためのものです。これは、使用する予測子の数を決定し、別のランダムなフォレストを作成し、その後に 'predict'関数を使用するのに役立ちます。 – doctorlove

Rのrfcvを使って新しい予測を作る方法

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