Re: k-fache Kreuzvalidierung für Random Forest
Verfasst: Fr Apr 05, 2019 8:48 pm
Hallo Mia,
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set.seed(1234)
Params <- expand.grid(n.trees=c(200, 500, 600), mtry=seq(2, 8, by=2))
Params$auc <- NA
training$folds <- sample(1:nrow(Params), nrow(training), replace=TRUE)
#Schleife für folds
set.seed(1234)
for(i in 1:nrow(Params)) {
validation_indices <- which(training$folds == i, arr.ind = TRUE)
validation_data <- data.train[validation_indices,]
training_data <- data.train[-validation_indices,]
new.rf <-randomForest(x= training_data, y=as.factor(training.mt.y),
n.trees=Params$n.trees[i], mtry=Params$mtry[i], importance=TRUE, do.trace=20)
new.pred <- predict(new.rf, validation_data)
Params$auc[i] <- auc(roc(training$new.pred, training$class))
# ...
}
mean(Params$auc)