在随机森林方法中，创建大量的决策树。 每个观察被馈入每个决策树。 每个观察的最常见的结果被用作最终输出。 新的观察结果被馈入所有的树并且对每个分类模型取多数投票。

对构建树时未使用的情况进行错误估计。 这称为OOB（袋外）误差估计，其被提及为百分比。

R语言包“randomForest”用于创建随机森林。

安装R包

在R语言控制台中使用以下命令安装软件包。 您还必须安装相关软件包（如果有）。

install.packages("randomForest")

包“randomForest”具有函数randomForest()，用于创建和分析随机森林。

语法

在R语言中创建随机森林的基本语法是 -

randomForest(formula, data)

以下是所使用的参数的描述 - 

• formula是描述预测变量和响应变量的公式。

• data是所使用的数据集的名称。

输入数据

我们将使用名为readingSkills的R语言内置数据集来创建决策树。 它描述了某人的readingSkills的分数，如果我们知道变量“age”，“shoesize”，“score”，以及该人是否是母语。

以下是示例数据。

# Load the party package. It will automatically load other required packages.
library(party)

# Print some records from data set readingSkills.
print(head(readingSkills))

当我们执行上面的代码，它产生以下结果及图表 -

  nativeSpeaker   age   shoeSize      score
1           yes     5   24.83189   32.29385
2           yes     6   25.95238   36.63105
3            no    11   30.42170   49.60593
4           yes     7   28.66450   40.28456
5           yes    11   31.88207   55.46085
6           yes    10   30.07843   52.83124
Loading required package: methods
Loading required package: grid
...............................
...............................

例

我们将使用randomForest()函数来创建决策树并查看它的图。

# Load the party package. It will automatically load other required packages.
library(party)
library(randomForest)

# Create the forest.
output.forest <- randomForest(nativeSpeaker ~ age + shoeSize + score, 
           data = readingSkills)

# View the forest results.
print(output.forest) 

# Importance of each predictor.
print(importance(output.forest,type = 2)) 

当我们执行上面的代码，它产生以下结果 -

Call:
 randomForest(formula = nativeSpeaker ~ age + shoeSize + score,     
                 data = readingSkills)
               Type of random forest: classification
                     Number of trees: 500
No. of variables tried at each split: 1

        OOB estimate of  error rate: 1%
Confusion matrix:
    no yes class.error
no  99   1        0.01
yes  1  99        0.01
         MeanDecreaseGini
age              13.95406
shoeSize         18.91006
score            56.73051

结论

从上面显示的随机森林，我们可以得出结论，鞋码和成绩是决定如果某人是母语者或不是母语的重要因素。 此外，该模型只有1%的误差，这意味着我们可以预测精度为99%。