Question

之间的区别是什么

predict(rf, newdata=testSet)

和

predict(rf$finalModel, newdata=testSet)

我使用preProcess=c("center", "scale")

训练模型

tc <- trainControl("repeatedcv", number=10, repeats=10, classProbs=TRUE, savePred=T)
rf <- train(y~., data=trainingSet, method="rf", trControl=tc, preProc=c("center", "scale"))

当我在一个居中且缩放的testSet上运行时，我收到0个正面的正面

testSetCS <- testSet
xTrans <- preProcess(testSetCS)
testSetCS<- predict(xTrans, testSet)
testSet$Prediction <- predict(rf, newdata=testSet)
testSetCS$Prediction <- predict(rf, newdata=testSetCS)

但是当我在一个未缩放的testSet上运行它时会收到一些真正的肯定。我必须使用rf $ finalModel在居中和缩放的testSet和未缩放的rf对象上接收一些真正的postive ...我缺少什么？

修改

测试：

tc <- trainControl("repeatedcv", number=10, repeats=10, classProbs=TRUE, savePred=T)
RF <-  train(Y~., data= trainingSet, method="rf", trControl=tc) #normal trainingData
RF.CS <- train(Y~., data= trainingSet, method="rf", trControl=tc, preProc=c("center", "scale")) #scaled and centered trainingData

正常testSet上的

：

RF predicts reasonable              (Sensitivity= 0.33, Specificity=0.97)
RF$finalModel predicts bad       (Sensitivity= 0.74, Specificity=0.36)
RF.CS predicts reasonable           (Sensitivity= 0.31, Specificity=0.97)
RF.CS$finalModel same results like RF.CS    (Sensitivity= 0.31, Specificity=0.97)

在居中和缩放的testSetCS上：

RF predicts very bad                (Sensitivity= 0.00, Specificity=1.00)
RF$finalModel predicts reasonable       (Sensitivity= 0.33, Specificity=0.98)
RF.CS predicts like RF              (Sensitivity= 0.00, Specificity=1.00)
RF.CS$finalModel predicts like RF       (Sensitivity= 0.00, Specificity=1.00)

所以似乎$ finalModel需要相同格式的trainingSet和testSet，而训练对象只接受未中心和未缩放的数据，而不管选择的preProcess参数是什么？

预测代码（其中testSet是普通数据，testSetCS居中并缩放）：

testSet$Prediction <- predict(RF, newdata=testSet)
testSet$PredictionFM <- predict(RF$finalModel, newdata=testSet)
testSet$PredictionCS <- predict(RF.CS, newdata=testSet)
testSet$PredictionCSFM <- predict(RF.CS$finalModel, newdata=testSet)

testSetCS$Prediction <- predict(RF, newdata=testSetCS)
testSetCS$PredictionFM <- predict(RF$finalModel, newdata=testSetCS)
testSetCS$PredictionCS <- predict(RF.CS, newdata=testSetCS)
testSetCS$PredictionCSFM <- predict(RF.CS$finalModel, newdata=testSetCS)

Answer 1

弗兰克，

这与Cross Validated上的其他问题非常相似。

你真的需要

1）显示每个结果的确切预测代码

2）给我们一个可重复的例子。

对于正常的testSet，RF.CS和RF.CS$finalModel不应该给您相同的结果，我们应该能够重现它。另外，代码中存在语法错误，因此它不能完全与您执行的内容有关。

最后，我不确定为什么要使用finalModel对象。 train的要点是处理细节并以这种方式做事（这是您的选择）规避了通常应用的完整代码集。

这是一个可重复的例子：

 library(mlbench)
 data(Sonar)

 set.seed(1)
 inTrain <- createDataPartition(Sonar$Class)
 training <- Sonar[inTrain[[1]], ]
 testing <- Sonar[-inTrain[[1]], ]

 pp <- preProcess(training[,-ncol(Sonar)])
 training2 <- predict(pp, training[,-ncol(Sonar)])
 training2$Class <- training$Class
 testing2 <- predict(pp, testing[,-ncol(Sonar)])
 testing2$Class <- testing2$Class

 tc <- trainControl("repeatedcv", 
                    number=10, 
                    repeats=10, 
                    classProbs=TRUE, 
                    savePred=T)
 set.seed(2)
 RF <-  train(Class~., data= training, 
              method="rf", 
              trControl=tc)
 #normal trainingData
 set.seed(2)
 RF.CS <- train(Class~., data= training, 
                method="rf", 
                trControl=tc, 
                preProc=c("center", "scale")) 
 #scaled and centered trainingData

以下是一些结果：

 > ## These should not be the same
 > all.equal(predict(RF, testing,  type = "prob")[,1],
 +           predict(RF, testing2, type = "prob")[,1])
 [1] "Mean relative difference: 0.4067554"
 > 
 > ## Nor should these
 > all.equal(predict(RF.CS, testing,  type = "prob")[,1],
 +           predict(RF.CS, testing2, type = "prob")[,1])
 [1] "Mean relative difference: 0.3924037"
 > 
 > all.equal(predict(RF.CS,            testing, type = "prob")[,1],
 +           predict(RF.CS$finalModel, testing, type = "prob")[,1])
 [1] "names for current but not for target"
 [2] "Mean relative difference: 0.7452435" 
 >
 > ## These should be and are close (just based on the 
 > ## random sampling used in the final RF fits)
 > all.equal(predict(RF,    testing, type = "prob")[,1],
 +           predict(RF.CS, testing, type = "prob")[,1])
 [1] "Mean relative difference: 0.04198887"

最高

使用插入符号在R中进行分类的预测（模型）和预测（模型$ finalModel）之间的差异

1 个答案: