原文链接：随机森林(R语言)

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随机森林可处理大量输入变量，并且可以得到变量重要性排序，在实际中，有广泛应用。本文简要展示R语言实现随机森林的示例代码，并通过F值判断模型效果。

随机森林

随机森林是一种常用的集成学习算法，基分类器为决策树。每棵树随机选择观测与变量进行分类器构建，最终结果通过投票得到。一般每棵树选择logN个特征（N为特征数），如果每棵树都选择全部特征，则此时的随机森林可以看成是bagging算法。R语言中，可通过randomForest包中的randomForest()函数完成随机森林算法。

R语言实现

导入包与数据，并根据3:7将数据分为测试集和训练集。

target.url <- 'https://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/undocumented/connectionist-bench/sonar/sonar.all-data'

data <- read.csv(target.url,header = F) 

set.seed(17)  

index <-  which( (1:nrow(data))%%3 == 0 )

train <- data[-index,]

test <- data[index,]

library(randomForest)

进行随机森林训练。randomForest()函数中的两个重要参数为ntree和mtry，其中ntree为包含的基分类器个数，默认为500；mtry为每个决策树包含的变量个数，默认为logN，数据量不大时可以循环选择最优参数值。

err<-as.numeric()

for(i in 1:(length(names(train)))-1){  

  mtry_test <- randomForest(V61~., data=train, mtry=i)    

  err<- append( err, mean( mtry_test$err.rate ) )

}  

print(err)

mtry<-which.min(err)

ntree_fit<-randomForest(V61~., data=train, mtry=mtry, ntree=1000)

plot(ntree_fit)

发现mtry取7时err最小，ntree取900时误差稳定。

得到最终分类器，并观察模型效果和变量重要性。

rf<-randomForest(V61~., data=train, mtry=mtry, ntree=900, importance=T )

rf

模型误差为20.14%。然后可以通过精确度和基尼系数，判断变量重要性。

importance(rf)

varImpPlot(rf)

对测试集进行预测，并计算F值，用来判断模型效果。

pred1<-predict(rf,newdata=test)

Freq1<-table(pred1,test$V61)

tp<-as.data.frame(Freq1)[4,3]

tn<-as.data.frame(Freq1)[1,3]

fn<-as.data.frame(Freq1)[2,3]

fp<-as.data.frame(Freq1)[3,3]

p<-tp/(tp+fp)

r<-tp/(tp+fn)

f<-2/(1/p+1/r)

最终发现，F值为0.87。

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