手动计算randomForest（）残差

Question

对我来说，在回归情况下用随机森林预测的程序是非常重要的，因为我得到了不同的结果然后内置程序：

set.seed(1)
wyn <- randomForest(y = iris[, 1], x = iris[, -1])
(wyn) #Mean of squared residuals: 0.1341068

response=predict(wyn, iris[, -1]) # is it ok ? below to lines gives different output

mean((iris[,1]-wyn$predicted)^2) #returns 0.1341068
mean((iris[,1]-response)^2) # returns 0.07259335


plot(wyn$predicted,response) # almost but not identical

我在上面使用predict()时出了什么问题？

Answer 1

好的，现在我知道了：

#returns out-of-bag error
mean((iris[,1]-wyn$predicted)^2) #returns 0.1341068 

#returns error calculated on whole dataset
mean((iris[,1]-response)^2) # returns 0.07259335