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我使用 caret
+ ranger
训练了一个随机森林。
fit <- train(
y ~ x1 + x2
,data = total_set
,method = "ranger"
,trControl = trainControl(method="cv", number = 5, allowParallel = TRUE, verbose = TRUE)
,tuneGrid = expand.grid(mtry = c(4,5,6))
,importance = 'impurity'
)
现在我想看看变量的重要性。然而,这些都不起作用:
> importance(fit)
Error in UseMethod("importance") : no applicable method for 'importance' applied to an object of class "c('train', 'train.formula')"
> fit$variable.importance
NULL
> fit$importance
NULL
> fit
Random Forest
217380 samples
32 predictors
No pre-processing
Resampling: Cross-Validated (5 fold)
Summary of sample sizes: 173904, 173904, 173904, 173904, 173904
Resampling results across tuning parameters:
mtry RMSE Rsquared
4 0.03640464 0.5378731
5 0.03645528 0.5366478
6 0.03651451 0.5352838
RMSE was used to select the optimal model using the smallest value.
The final value used for the model was mtry = 4.
知道我是否能够得到它以及如何得到它吗?
谢谢。
最佳答案
varImp(fit)
将为您获取它。
为了弄清楚这一点,我查看了 names(fit)
,这导致我找到 names(fit$modelInfo)
- 然后你会看到 varImp
作为选项之一。
关于r - 与游侠的重要性不同,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/37279964/
我生成了一个如下所示的随机森林树,并尝试绘制它但出现错误,我在哪里出错了?我怎样才能以正确的方式绘制它? Actmodel <- train(Activity ~ Section + Author,
我是一名优秀的程序员,十分优秀!