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第 12 屆 iThome 鐵人賽

DAY 18
1
影片教學

R語言-預測方法大全系列 第 18

[Day-18] 預測操作--隨機森林-下 (random forest tuning in r)

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#影片程式碼
#延續DAY17
features <- setdiff(x = names(traindata), y = "Sepal.Length")
par(mfrow=c(1,1))
set.seed(123)
tuneRF(x = traindata[features], y = traindata$Sepal.Length,
       mtryStart = 1,ntreeTry = 450)
set.seed(123)
model <- randomForest(Sepal.Length ~ Sepal.Width+Petal.Length+Petal.Width, data = traindata,    
                      ntree = 450, mtry = 3,
                      do.trace = 50,na.action = na.roughfix)
future <- predict(model,testdata)
future <- as.data.frame(future)
final <- cbind(future,testdata)
library(dplyr)
final <- mutate(final,mape=abs(future-Sepal.Length)/Sepal.Length)
mean(final$mape)

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