randomForest沒有預測連續樣本

我有data.frame TC，有17744個觀察值的13個變量。最後一個變量是目標：a Factor w/ 2 levels "0", "1"。randomForest沒有預測連續樣本

我做的：

n.col <- ncol(TC) 

x.train.or <- TC[1:12000, -n.col] 
y.train.or <- TC[1:12000, n.col] 
x.test.or <- TC[12000:17000, -n.col] 
y.test.or <- TC[12000:17000, n.col] 
rf.or <- randomForest(y=y.train.or, x=x.train.or, ntree=500, mtry=5, 
         importance=TRUE, keep.forest=TRUE, 
         na.action=na.roughfix, replace=FALSE) 
pr.or <- predict(rf.or, x.test.or) 
table(y.test.or, pr.or, dnn=c("Actual", "Predicted")) 

#  Predicted 
# Actual 0  1 
#  0 2424 780 
#  1 1056 741

非常壞的結果。

然後我重複這個模型進行隨機抽樣配件：

set.seed <- 123 
t.t <- holdout(TC[, n.col], ratio=3/5, mode = "random") 
x.train.r <- TC[t.t$tr, - (n.col)] 
y.train.r <- TC[t.t$tr, (n.col)] 
x.test.r <- TC[t.t$ts, - (n.col)] 
rf.r <- randomForest(y=y.train.r, x=x.train.r, ntree=500, mtry=5, 
        importance=TRUE, keep.forest=TRUE,  
        na.action=na.roughfix, replace=FALSE) 
pr.r <- predict(rf.r, x.test.r) 
table(y.test.r, pr.r, dnn=c("Actual", "Predicted")) 

#   Predicted 
# Actual 0  1 
# 0   4274 215 
# 1   353 2257

很不錯的成績，但取決於形成的一個數據集合的樣本的一種方式。我解決的問題只是假定連續採樣。

請幫幫我！

答案的問題：（1）當然，我這樣做：

library(randomForest) 
library(rminer)

（3）我重複使用：

n.col   <- ncol(TC) 
x.train.or  <- TC[1:12000, -n.col] 
y.train.or  <- TC[1:12000, n.col] 
x.test.or  <- TC[12001:17000, -n.col] 
y.test.or  <- TC[12001:17000, n.col]

和接收相同的可怕結果

 Predicted 
Actual 0 1 
    0 2413 790 
    1 1049 748

（4）可能有問題嗎？一些變量在[1：17000]上是隨機的，但在[1：100]上不是隨機的（我沒有圖紙的權利）。

在這種情況下該做什麼？

來源

2014-10-05 faa1947

什麼是你的問題？幾點意見：（1）請包括'library'調用（即'library（randomForest）'和'library（rminer）'）。（2）你沒有包含你如何創建'y.test.r'的代碼（雖然很明顯它應該如何創建。）（3）我假設你不打算在你的測試數據集中包含obs。12000 （4）「TC」行的順序可能不是隨機的（即前12000個obs的'y'和'x'之間的關係並不代表下一個5000 obs）。 – jbaums 2014-10-05 11:11:09

我糾正了一個問題 – faa1947 2014-10-06 13:35:10

首先，在不知道數據狀態的情況下回答會有點困難。有時候，如果觀察結果以某種方式重複出現，你可以將自己的測試集包含在你的訓練集中。

驗證結果的最佳方法之一是通過使用某種交叉驗證技術來確保完全分離測試和訓練集。以下是一個很好的視頻。

http://vimeo.com/75432414

來源

2014-10-05 22:41:05 Jason

randomForest沒有預測連續樣本

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