我在包含7個變量的大約1000個觀測值的數據集上生長了一個隨機森林模型（使用包'party'的cforest）。答案是二元的（比如結果A和結果B），6個預測變量都是分類的。我的問題是，我想獲得1000個結果中的每一個的概率，例如在邏輯迴歸模型中。在後一種情況下，我們可以使用預測（yourmodel，type =「response」）來獲得每個結果的概率，在這種情況下，當p> = 0.5時，結果A更受青睞，而結果B更受青睞。從隨機森林中檢索結果的概率
看來，當對一個隨機森林物體應用預測時，我只能得到每個觀測的預測結果（即A或B）。是否有解決方法來檢索預測響應的概率？
非常感謝您的幫助！
C.B.
從文檔：
類型響應的一個，概率。或投票，表示輸出的類型：預測值，類概率矩陣或投票計數矩陣。類是允許的，但自動轉換爲「響應」，以實現向後兼容。
那麼試試這個：
probs <- predict(FIT, newdata, type="probs")
我使用H2O隨機森林包來訓練我的模型。 在做預測時，每個觀測返回一個概率值（由模型的置信度）
https://cran.r-project.org/web/packages/h2o/h2o.pdf
待辦事項看看
感謝您的分享。我不想使用另一個軟件包，而且對我來說h2o似乎更加棘手。 – CBechet
現在我知道浩生成和提取的p值彷彿在看一個邏輯迴歸的預測響應：
1）生成兩者的預測概率成果
probs <- predict(FIT, newdata, type="prob") # thanks to thc
2）檢索每行的第二個結果的概率，即第二級的概率Logistic迴歸：
> predict.prob<-unlist(lapply(probs, '[[', 2))
我希望這將有助於興趣，我們如何可以提取概率其他讀者名單。
我想感謝thc和tylers的建議和幫助！
C.B.
謝謝你的幫助。我已經嘗試過了，但我仍然只需要訪問列表中每個元素的第二個元素。嘗試以下方法返回第一行中第二個結果的概率： predict.prob < - < - probs [[1]] [2] 但是，我無法設法訪問每行的概率，使用for-loop時，將其存儲在向量中。 – CBechet