Question

我在R中使用详细模式（do.trace）运行randomForest，我想知道消息中列的含义是什么。我可以看到ntree是树的数量，而OOB是包含样本的百分比，但是＆＃34; 1＆＃34;和＆＃34; 2＆＃34; ？

> rf.m <- randomForest(x = X.train, y=as.factor(y.train), do.trace=10)
ntree      OOB      1      2
   10:  32.03% 15.60% 82.47%
   20:  29.18% 10.51% 86.31%
   30:  27.44%  7.47% 88.57%
   40:  26.48%  5.29% 91.33%
   50:  25.92%  4.35% 91.96%
   ....

Answer 1

输出中的列1和2给出了每个类的分类错误。 OOB值是类错误的加权平均值（按每个类中观察的分数加权）。

示例（从帮助页面调整随机森林示例）：

# Keep every 100th tree in the trace
set.seed(71)
iris.rf <- randomForest(Species ~ ., data=iris, importance=TRUE,
                        proximity=TRUE, do.trace=100)

ntree      OOB      1      2      3
  100:   6.00%  0.00%  8.00% 10.00%
  200:   5.33%  0.00%  6.00% 10.00%
  300:   6.00%  0.00%  8.00% 10.00%
  400:   4.67%  0.00%  8.00%  6.00%
  500:   5.33%  0.00%  8.00%  8.00%

第100个树的类错误的加权平均值给出了6.0％的OOB错误率，与上面的跟踪中报告的完全相同。（prop.table返回每个类别（每个类别）物种的观测分数。我们将元素乘以第100个树的类错误，如上面的跟踪值所示，然后求和得到所有类的加权平均错误（OOB错误）。

sum(prop.table(table(iris$Species)) * c(0, 0.08, 0.10))
[,1]
[1,] 0.06

如果你使用矩阵乘法，你可以避免使用求和，这里等于点/标量/内积：

prop.table(table(iris$Species)) %*% c(0, 0.08, 0.10)

在R中运行randomForest期间详细模式的解释

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