Question

我最初有一个由N行12列组成的数据框。最后一列是我的班级（0或1）。我必须使用

将整个数据框转换为数字

training <- sapply(training.temp,as.numeric)

但后来我认为我需要将class列作为因子列使用randomforest（）工具作为分类器，所以我做了

training[,"Class"] <- factor(training[,ncol(training)])

我继续使用

创建树

training_rf <- randomForest(Class ~., data = trainData, importance = TRUE, do.trace = 100)

但是我遇到两个错误：

1: In Ops.factor(training[, "Status"], factor(training[, ncol(training)])) : 
<= this is not relevant for factors (roughly translated)
2: In randomForest.default(m, y, ...) :
The response has five or fewer unique values.  Are you sure you want to do regression?

如果有人能指出我正在制作的格式错误，我将不胜感激。

谢谢！

Answer 1

所以问题其实很简单。事实证明我的训练数据是原子矢量。所以首先必须将其转换为数据框。所以我需要添加以下行：

training <- as.data.frame(training)

问题解决了！

Answer 2

首先，由于语法错误，您对某个因素的强制不起作用。其次，在指定RF模型时应始终使用索引。以下是代码中应该使其工作的更改。

    training <- sapply(training.temp,as.numeric)
      training[,"Class"] <- as.factor(training[,"Class"])

    training_rf <- randomForest(x=training[,1:(ncol(training)-1)], y=training[,"Class"], 
                                importance=TRUE, do.trace=100)

# You can also coerce to a factor directly in the model statement
    training_rf <- randomForest(x=training[,1:(ncol(training)-1)], y=as.factor(training[,"Class"]), 
                                importance=TRUE, do.trace=100)

使用randomforest（）进行R分类？

2 个答案: