r - RandomForest 包中的预测函数使用 xtest 和 ytest 选项给出与 randomForest 不同的结果

Question

当我运行这样的代码时，我对获得的不同结果感到困惑:

set.seed(100) 
test1<-randomForest(BinaryY~., data=Xvars, trees=51, mtry=5, seed=200) 
predict(test1, newdata=cbind(NewBinaryY, NewXs), type="response") 

和这段代码:

set.seed(100) 
test2<-randomForest(BinaryY~.,data=Xvars,trees=51, mtry=5,seed=200,xtest=NewXs, ytest=NewBinY)   

由于相同的种子设置，我认为这两个森林的混淆矩阵是相同的，但它们与预测值和投票不同。起初我以为这只是关系被打破的方式，所以我将树的数量改为奇数，这样就没有关系了。

任何人都可以阐明我希望是一个简单的疏忽吗？我只是不明白为什么这两个森林的预测结果应用于 NewBinaryYs 和 NewX 数据集会不一样。

另外，我注意到当我只使用一棵树时，结果是一样的。

感谢任何提示和帮助。

Answer 1

我相信 xtest 和 ytest 指定了随机森林运行本身的测试集，因此它使用它而不是随机选择的 OOB 样本。如果是这种情况，那么您的两次运行将使用不同的测试数据集，从而产生不同的结果。