这个问题在这里已有答案：
我是随机森林模型领域的新手，并尝试解释几种射频模型的输出 . 使用的数据集相当大（大约5,000行甚至更多，5个预测变量，全部数字），而模型（使用R包randomForest和RandomForestSRC进行比较和更好的绘图）似乎运行良好，我得到％var解释40％，由于某种原因，我似乎无法计算OOB错误 . 它应该与RF摘要中的混淆矩阵一起出现，但我得到的只是例如这个：
我目前使用randomForest包运行的代码是：
rf3 <-randomForest(fishing_hours ~ . , data = data_fish, ntree = 1000, importance=TRUE, do.trace=100)
尝试使用 rf3$err.rate[,1] 访问OOB错误率，我得到NULL作为结果或NAs列出并绘制rf3如下所示：
我正在做一个回归 - 有没有机会获得错误率或其他有用的模型性能指标的建议？
任何帮助非常感谢 - 如果需要，很乐意分享样本数据集 .
1 回答
random.forest程序包仅在您进行分类时计算OOB错误（err.rate）和confusion矩阵 .均方误差通常用于确定回归问题的错误率，您可以从
models$mse访问它 .CrossValidated上的这个答案可能也会有所帮助：https://stats.stackexchange.com/questions/305046/best-way-to-evaluate-a-random-forest-model-accuracy-on-continuous-data