Question

我有一个非常大的数据框，包含790,000行和140个预测变量。其中一些彼此强烈相关，并且在不同的尺度上。使用randomForest包，我可以使用foreach仅使用一小部分数据在每个核心上生成一个林，并将它们与combine()函数合并以获得一棵大树，如这样：

rf.STR = foreach(ntree=rep(125, 8), .combine=combine, .multicombine=TRUE, .packages='randomForest') %dopar% {
  sample.idx = sample.int( nrow(dat), size=sample.size, replace=TRUE)
  randomForest(x=dat[sample.idx,-1, with=FALSE], 
               y=dat[sample.idx, retention], ntree=ntree)
  }

不同尺度上的相关变量使我想要使用party包中的条件随机森林，但是对于森林砍伐没有combine()方法，所以我不是确定如何组合几个cforest对象来获得一个重要图或一个预测。

有没有办法在较小的数据子集上训练一个大的cforest，或者制作几个小的cforest并将它们组合成一个更大的条件森林模型？

Answer 1

制作几个小型森林，并将它们组合成一个更大的条件森林模型。

library(snowfall)
library(party)
cforestmt<-function(formula, data = list(), subset = NULL, weights = NULL, controls = cforest_unbiased(), xtrafo = ptrafo, ytrafo = ptrafo, scores = NULL, threads=8) {

    if(controls@ntree<threads) {    # if there are less trees than threads single thread
        return(cforest(formula, data = data, subset=subset, weights=weights, controls=controls, xtrafo=xtrafo, ytrafo=ytrafo, scores=scores))
    }

    # round off threads
    fsize=controls@ntree/threads
    if(fsize-round(fsize)!=0) {
            fsize=ceiling(fsize)
            message("Rounding forest size to ",fsize*threads)
    }
    controls@ntree=as.integer(fsize)

    # run forests in parallel
    sfInit(parallel=T, cpus=threads, type="SOCK")
    sfClusterEval(library(party))
    sfExport('formula','data','subset','weights','controls','xtrafo','ytrafo','scores')
    fr<-sfClusterEval(cforest(formula, data = data, subset=subset, weights=weights, controls=controls, xtrafo=xtrafo, ytrafo=ytrafo, scores=scores))
    sfStop()

    # combine/append forest
    fr[[1]]@ensemble<-unlist(lapply(fr,function(y) {y@ensemble}),recursive=F)
    fr[[1]]@where<-unlist(lapply(fr,function(y) {y@where}),recursive=F)
    fr[[1]]@weights<-unlist(lapply(fr,function(y) {y@weights}),recursive=F)

    #first forest has result
    return(fr[[1]])
}

平行训练一个森林

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