您好，登录后才能下订单哦！
密码登录
登录注册
点击 登录注册 即表示同意《亿速云用户服务条款》
library(randomForest) data(iris) set.seed(100) ind<-sample(2,nrow(iris),replace=TRUE,prob=c(0.7,0.3))#对数据分成两部分，70%训练数据，30%检测数据/ traindata<-iris[ind==1,] testdata<- iris[ind==2,] iris.rf=randomForest(Species~.,iris[ind==1,],ntree=50,nPerm=10,mtry=3,proximity=TRUE,importance=TRUE) print(iris.rf) iris.pred=predict( iris.rf,iris[ind==2,]) table(observed=iris[ind==2,"Species"],predicted=iris.pred)
免责声明：本站发布的内容（图片、视频和文字）以原创、转载和分享为主，文章观点不代表本网站立场，如果涉及侵权请联系站长邮箱：is@yisu.com进行举报，并提供相关证据，一经查实，将立刻删除涉嫌侵权内容。