我用随机森林在我的目光中找到了所有配对的相互作用，目的是在给学生上课后找到有条件的平均治疗效果。
dummy_formula <- formula(y ~ went_to_class + year + age + frat)
rf <- rfsrc(dummy_formula, data = dummy_train, importance = TRUE)
interacts <- find.interaction(rf, method = "vimp")
interacts_df <- as.data.frame(interacts)
这给了我一个带有这些结果的数据框，我不确定如何解释以改进我的模型。我假设“加法”是指变量加在一起时的值，而“成对”是指它们相乘时的值。它显示出正面的结果，但是当我将其添加到模型中时，它会产生负面影响。
interactions var1 var2 Paired Additive
age:went_to_class 6.863645e-02 -1.218157e-04 6.859445e-02 6.851464e-02
year:went_to_class 3.995568e-02 -1.218157e-04 3.989517e-02 3.983386e-02
frat:went_to_class 3.661655e-02 -1.218157e-04 3.651849e-02 3.649473e-02