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如何将随机森林预测概率转换为单一的分类响应？

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我有许多大的随机森林分类模型（每个运行时间约60分钟），用于使用type =“prob”选项预测栅格 . 我很满意光栅输出（每个x类作为光栅堆栈的概率） . 但是，我想要一种简单的方法来将这些概率（具有x层的光栅堆栈，其中x是类的数量）转换为简单的一层分类（即仅获胜者，没有概率） . 这相当于type =“response” .

这是一个简单的例子（不是栅格，但仍然适用）：

library(randomForest)
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.prob <- predict(iris.rf, type="prob")
iris.resp <- predict(iris.rf, type="response")

使用iris.prob对象获取iris.resp的等效输出而不重新运行随机林的最有效方法是什么（在我的情况下使用许多大型栅格，需要花费太多时间）？

提前致谢

r random-forest prediction

2 回答

  • 1

    如果您尝试确定多列的最大值，使用与 iris.prob 相同的通用格式，我会尝试从每行中找到最大值并返回colname .

    colnames(iris.prob)[max.col(iris.prob,ties.method="first")]

    从another thread获得了确切的用法，所以如果这不起作用，你可以尝试另一个响应

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  • 1

    iris.prob应包含分类结果，并将一个观察值分类在一个类别中 . 所以你只需要提取每行最大值的colname .

    例如：iris.resp2 = colnames（iris.prob）[apply（iris.prob，1，which.max）]

    iris.resp2 == as.character（iris.resp）应该每次都返回TRUE

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