使用PMML模型文件对随机森林进行评分。得分时获得以下输出。有没有办法增加概率的小数点数？ （即0.8至0.8000或0.2至0.2000）
library(randomForest)
library(pmml)
iris.rf <- randomForest(Species ~ ., data=iris, ntree=5)
saveXML(pmml(iris.rf), file="irisrf.xml")
此模型保存为PMML文件并进行评估以获得以下输出 { “物种”：“setosa”， “Predicted_Species”：“setosa”， “Probability_setosa”：0.8， “Probability_versicolor”：0.2， “Probability_virginica”：0.0 }
答案 0 :(得分：0)
您的RF模型包含五个决策树。通过将为特定类别投票的决策树的数量除以决策树的总数来计算类概率。
在你的例子中，一个决策树投票给了班级＆＃34; versicolor＆＃34; （<div class="col-lg-6 col-md-6 col-sm-12 hidden-xs search-section">
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），其余四个决策树投票选出了＃34; setosa＆＃34; （1 / 5 = 0.2）。
你不能改变＆＃34;精度＆＃34;除法运算符4 / 5 = 0.8。相反，只需在应用程序代码中根据需要使用尽可能多的小数位点打印分数/和1 / 5：
4 / 5