我如何从R中的随机森林预测函数中按类别求和选票？ [英] How can I sum votes by category from the randomForest predict function in R?

问题描述

此示例代码创建一个dataframe，其初始列表示10个树中的多数票。接下来的10列包含模型中每棵树的分类投票。我想创建一个图表来显示每一行的选票分布。执行此操作的最佳方式是什么？

library(tidyverse)
library(caret)
library(randomForest)

train_index_cars <- as.vector(createDataPartition(mtcars[['cyl']],p=.8,list=FALSE,times=1))
mytrain <- mtcars[train_index_cars, ]
mytest <- mtcars[-train_index_cars, ]

car_forest <- randomForest(factor(cyl) ~., data= mytrain, ntree = 10, predict.all = T)
cartest_predicted <- as.data.frame(predict(car_forest, newdata =  mytest, predict.all = TRUE))

cartest_predicted 中Merc 280行的输出如下所示(不包括最后6棵树)

id	聚合率	个人1	个人2	个人.3	个人.4
Merc 280	6	6	8	6	4

我想在每一行中添加三列，其中包含树中每个类别(4、6、8)的选票计数。我设想的输出如下：

个人。10	Votes_4	Votes_6	Votes_8
6	2	7	1

按条件对各行中的列进行求和的最佳方法是什么？我似乎在外面找不到我需要的东西。此输出是否已作为随机森林程序包的一部分存在，而我只是忽略了它？

推荐答案

这应该可以工作：

# Defining temporarily function, to be passed within apply().
temp.fun = function(x) sum(x == i)

for (i in unique(cartest_predicted$aggregate)) # Iterating over possible votes.
{
  i = as.integer(i)

  cartest_predicted$temp = apply(cartest_predicted[, -1], MARGIN = 1, temp.fun) # Requested results.
  colnames(cartest_predicted)[dim(cartest_predicted)[[2]]] = paste("Votes", i, sep = "_") # Renaming new column.
}

需要for循环来迭代树可以投出的所有可能的选票。创建一个临时函数来执行每个i，即每个可能的投票所需的操作。然后在apply()内使用该函数，以应用于cartest_predict(注意MARGIN = 1)的每一行。最后，paste用于重命名列。

这篇关于我如何从R中的随机森林预测函数中按类别求和选票？的文章就介绍到这了，希望我们推荐的答案对大家有所帮助，也希望大家多多支持IT屋！