我对在随机森林中预测新数据有一些疑问

Question

当使用随机森林进行X_train，y_train，X_test，y_test时，我有一个问题。

训练数据时，我会这样使用：

  

rf_train <-randomForest（y = y_train，x = X_train，ntree = 1000）

但是，我有一个问题。哪个是正确的预测新数据。 ：

1。

  

randomForest（y = y_test，x = X_test，ntree = 1000）

2。

  

预测（rf_train，X_test）

请告诉我哪一个是正确的。

Answer 1

在这种情况下，您可以结合使用函数签名和您的直觉（以及文档）来回答自己的问题。 predict函数是将随机森林模型应用于新测试数据时应使用的功能。调用时，predict将第一个参数作为对randomForest的调用输出的模型。它将包含测试数据的数据帧或矩阵作为第二个参数，每个测试用例一行。正如documentation所提到的，至少在使用回归建立的随机森林模型的情况下，输出是响应的向量，每个测试用例/输入矩阵的行/测试用例的数据帧对应一个响应