我正试图通过像这样调用预测函数来从我的randomForest对象取回所有树木：
model <- randomForest(y0 ~ ., data = model_data, ntree = 500, keep.inbag = TRUE, strata = model_data$y0, sampsize = rep(win_sz,2), importance = TRUE, replace = TRUE, keep.forest = TRUE)
modelpreds <- predict(model, norm.votes = TRUE, predict.all = TRUE, type = "prob")
我想使用OOB数据为每棵树建立单独的混淆矩阵。我按照文档中here概述的说明进行操作，但是我得到的只是一个返回的矩阵，该矩阵显示了林中每个实例（行=实例，列=类）的概率，而不是每个单独树的概率（行=实例，列=单个树）。
根据文档，我应该找回可以使用modelpreds$individual调用的对象。我发现another link显然在这里他们显然发现预报（）函数必须接收一个newdata参数，否则它将无法提供单独的树（相反，它们只会返回与model$votes相同的结果）。
我想知道的是1，为什么在没有传递任何modelpreds$individual参数的情况下，预测函数会禁用newdata树；如果无法传递参数，则2是为什么？使用以前的方法，还有另一种方法可以访问带有单独的OOB预测的单个树吗？