根据随机森林对象预测响应填充数据

Question

使用randomForest，我得到一个RF对象 例如。 forest <- randomForest(as.formula(generic),data=train, mtry=2)）

使用predict我可以预测测试数据集的响应 答案是A，B或C.

prediction <- predict(forest, newdata=test, type='class')
mytable <- table(test$class_w,prediction)
sum(mytable[row(mytable) != col(mytable)]) / sum(mytable)#show error

调用林对象我得到了混淆矩阵：

     A     B    C     class.error
A   498    79   170   0.3333333
B   115    353  237   0.4992908
C   96     99   967   0.1678141

E.g 测试数据集：

id |class_w| valueA | valueB |
1  |  C    |  0.254 |  0.334 |
2  |  A    |  0.654 |  0.334 |
3  |  A    |  0.554 |  0.314 |
4  |  B    |  0.454 |  0.224 |
5  |  C    |  0.354 |  0.332 |
6  |  C    |  0.264 |  0.114 |
7  |  C    |  0.264 |  0.664 |

我想知道我是否可以创建一个新数据集，其中包含2列前一个数据集的id和预测的响应（RF给出）。 E.g。

row id of test dataset  |  predicted response
1                       |  A  #failed
2                       |  B  #failed
3                       |  B  #failed
4                       |  B  #TRUE!

提前感谢您的帮助。

Answer 1

我认为您可能只是想创建一个新的数据框：

data.frame(id = test$id,response = prediction)

假设id实际上是test中的一列，而不是行名。如果他们是rownames，那么你想做：

data.frame(id = rownames(id),response = prediction)

Answer 2

另一种方法是写下这样的东西：

yourNewDataSet$someNewColumnCreated= Predict(forest,yourNewDataSet,type="class")

这应该会在新数据集中为您提供名为“someNewColumnCreated”的新列

将包含模型在应用于此新数据集时的所有预测。