提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档 文章目录随机森林模型一、随机森林模型1.数据加载二、数据清洗2.1.删除变量2.2变量数据类型转换2.3划分训练集和测试集三、随机森林分析3.1建模分析3.2模型优化总结 随机森林模型首先：安装需要的几个R语言包：ggplot2，VIM，ggrepel数据说明：名称类型描述accountstring现有支票帐户的状态（A11：<
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2023-10-06 23:17:24
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随机森林属于模式识别中有监督的分类中的一种方法。它的原理是以决策树为基本分类器的一个集成学习模型，它包含多个由Bagging集成学习技术训练得到的决策树，当输入待分类的样本时，最终的分类结果由决策树的输出结果的众数决定。 一、基本原理列出如下： 从原始数据m*n维数据中有放回的抽取样本容量与原数据相同的数据样本m*n，样本数量为ntree（在R语言中可以指定）； 对每一个数据样本应用决策树的计算方
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2023-09-28 23:46:41
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在过去十年中，随着模式识别方法的增加和数据集大小的增加，医学图像分析领域的研究越来越多。这些研究促进了对图像定量特征高通量提取过程的发展，从而将图像转换为可挖掘数据特征，并随后对这些数据进行分析，以提供临床决策支持；这种做法被称为影像组学。这与将医学图像仅视为用于视觉解释的图片的传统做法形成了对比。影像组学特征包含一阶、二阶和高阶统计量。这些数据与其他患者数据相结合，并结合复杂的生物信息学方法进行
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2024-07-17 09:37:21
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语言泰坦尼克号随机森林模型案例数据分析tecdat.cn 采取大量单独不完美的模型，他们的一次性错误可能不会由其他人做出。如果我们对所有这些模型的结果进行平均，我们有时可以从它们的组合中找到比任何单个部分更好的模型。这就是整体模型的工作方式，他们培养了许多不同的模型，并让他们的结果在整个团队中得到平均或投票。我们现在很清楚决策树的过度拟合问题。但是如果我们发展了很多并让他们对结果进行投票，我
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2023-08-08 14:35:53
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本人也是才学习tidymodel包，运用其中的随机森林引擎，完成随机森林算法的R语言实现。数据简介本文利用的数据是随机数据，只是为了实现运行的“工具人数据罢了”,如果想进一步印证代码，可以在下方下载我的数据，不过没必要其实~不多废话，直接上代码，我也是在学习，代码仅供参考，肯定不够完善，可以提出宝贵的建议，感谢。随机森林R语言实现再重申一下，完全可以用R自带的randomForest
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2023-06-20 14:04:54
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五、高级绘图（一）前言5、gglot2数据可视化5.1 关于R图形系统5.2 ggplot2包5.3 条形图5.3.1 简单绘制条形图5.3.2 绘制簇状条形图5.3.3 绘制频数条形图5.3.4 对正负条形图分别着色5.3.5 条形宽度与条形间距5.3.6 添加数据标签 前言之前我们讨论过关于数据的处理，对于任何的数据分析我们都是建立在数据的基础上，R语言也不例外。我们在利用R来做数据分析的时
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2024-05-15 10:29:55
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# R语言影像组学数据清洗入门指南
在生命科学和医学研究中，影像组学作为一种新兴的分析技术，通过提取影像数据中的特征，为疾病的诊断和预后提供了有力支持。不过，在进行影像组学分析之前，数据清洗是必须经历的一步。本文将指导刚入行的新手如何在R语言中实现影像组学数据的清洗过程。
## 数据清洗流程
下面是影像组学数据清洗的一般流程，如下表所示：
| 步骤 | 描述 |
|------|-----
原创
2024-09-28 05:27:17
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最近我们被客户要求撰写关于心脏病的研究报告，包括一些图形和统计输出。简介世界卫生组织估计全世界每年有 1200 万人死于心脏病。在美国和其他发达国家，一半的死亡是由于心血管疾病。心血管疾病的早期预后可以帮助决定改变高危患者的生活方式，从而减少并发症。本研究旨在查明心脏病最相关/风险因素，并使用机器学习预测总体风险。相关视频：R语言逻辑回归（Logistic回归）模型分类预测病人冠心病风险
逻
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2024-06-05 08:53:29
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一、决策树决策树是机器学习最基本的模型，在不考虑其他复杂情况下，我们可以用一句话来描述决策树：如果得分大于等于60分，那么你及格了。这是一个最最简单的决策树的模型，我们把及格和没及格分别附上标签，及格（1），没及格（0），那么得到的决策树是这样的但是我们几乎不会让计算机做这么简单的工作，我们把情况变得复杂一点引用别的文章的一个例子这是一张女孩对于不同条件的男性是否会选择见面的统计表，图中是否见面作
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2023-12-24 22:40:55
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参考书籍：陈强.机器学习及R应用.北京:高等教育出版社,2020
随机森林属于集成学习的方法，也称为组台学习，本章介绍随机森林与它的特例方法，装袋法，并分别以例子的形式讨论回归问题与分类问题的随机森林方法。一 回归问题的随机森林对于回归问题，调用MASS包数据框Boston作为数据集，分析波士顿房价的相关情况，选取70%左右的数据作为训练集，代码如下：library(MASS)
dim
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2023-06-20 15:38:45
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决策树与随机森林二、随机森林1、Bagging思想Baggiing是bootstrap aggregating。主要思想：从总体样本中随机选取一部分样本进行训练，通过多次这样的结果，进行投票获取平均值作为结果输出。极大避免不好样本数据，提高准确度。bootstrap方法：从样本集进行有放回的重采样。 （案例：假设有1000个样本，如果按照以前的思维，是直接把这1000个样本拿来训练，但现在不一样，
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2023-06-20 14:05:10
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R语言随机森林
回归树模型（CART）
决策树是一种倒立的树结构，它由内部节点、叶子节点和边组成。其中最上面的一个节点叫根节点。 构造一棵决策树需要一个训练集，一些例子组成，每个例子用一些属性（或特征）和一个类别标记来描述。构造决策树的目的是找出属性和类别间的关系，一旦这种关系找出，就能用它来预测将来未知类别的记录的类别。这种具有预测功能的系统叫决策树分类器。其算法的优点在于:1)可以
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2023-08-01 15:52:05
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什么是随机森林？随机森林就是通过集成学习的思想将多棵树集成的一种算法，它的基本单元是决策树，而它的本质属于机器学习的一大分支——集成学习（Ensemble Learning）方法。随机森林的名称中有两个关键词，一个是“随机”，一个就是“森林”。“森林”我们很好理解，一棵叫做树，那么成百上千棵就可以叫做森林了，这样的比喻还是很贴切的，其实这也是随机森林的主要思想--集成思想的体现。 随机森
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2023-05-18 15:00:02
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1.可以先查询一下路径（可以是数据所在的路径）需要更改路径的话用setwd(“路径”)2.安装需要的包并使用install.package("包名")
library("包名")randomForest:随机森林包caret:常用于机器学习，数据处理，模型的结果展示。可用于数据的分割（训练集，测试集），查看混淆矩阵等等pROC:衡量模型好坏3.导入数据如果用R自带的数据，以iris为例：有5个变量
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2023-07-21 18:36:29
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## 随机森林分类模型R语言
### 引言
随机森林是一种常用的机器学习算法，它基于决策树构建了一个强大的分类模型。它通过集成多个决策树模型的预测结果来提高准确性和鲁棒性。R语言是一种流行的数据分析和统计建模语言，它提供了丰富的机器学习库和函数，可以轻松实现随机森林算法。
本文将介绍随机森林分类模型的原理、实现步骤以及用R语言实现随机森林模型的代码示例。
### 算法原理
随机森林算法是
原创
2023-10-19 13:41:36
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# R语言随机森林模型参数保存
## 介绍
随机森林是一种强大的机器学习算法，在监督学习任务中广泛应用于分类和回归问题。随机森林模型由多个决策树组成，每个决策树都是基于对训练数据的随机抽样而生成的。
随机森林的优势在于它能够处理高维数据、处理非线性关系、不受数据分布的影响，并且对于缺失数据和异常值也有较好的鲁棒性。然而，为了使用随机森林模型，我们需要选择一组适当的参数。
在本文中，我们将讨论
原创
2023-08-14 16:51:21
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上节我们介绍了随机森林的一些简单情况和使用R语言做二分类结局变量的随机森林模型分析，今天我们继续来介绍为连续变量结局变量的随机森林模型分析，废话不多说，立即开始，使用的数据为SPSS自带的大气层臭氧的数据集，主要描述的是臭氧浓度和大气一些相关指标的情况，因为有些数据是非线性的，使用Logistic回归不合适，可以使用随机森林模型进行分析。 需要使用到randomForest、pROC、lforei
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2023-08-17 09:44:47
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目录R实现随机森林随机森林R包估值过程袋外错误率（oob error）R randomForest函数实现安装程序包，查看样本数据结构建模与观察 R实现随机森林该文只简单的讲解关于的R的随机森林具体实现步骤，只简单介绍了随机森林，未对原理进行过多解释随机森林模型是一种预测能力较强的数据挖掘模型，常用于进行分类预测和数据回归分析，这里我们只讨论分类预测。使用的数据集是R自带的 iris 的数据集
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2023-06-02 15:06:27
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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
原创
2021-03-24 19:13:20
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上一篇简单的介绍了COX生存分析结果绘制森林图Forest plot（森林图） | Cox生存分析可视化，本文将介绍根据数据集合的基本信息以及点估计值（置信区间区间）的结果直接绘制森林图的方法。其中点估计值（置信区间）的结果可以是COX也可以是logistic回归等其他方法的结果，适用范围更广。 一 准备数据#载入R包
library(forestplot)
#数据来源：https://
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2023-07-07 15:17:10
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