R语言机器学习算法实战系列（二十三）随机森林回归模型及变量排列重要性分析

已于 2025-03-31 10:27:32 修改
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分类专栏： 数据分析 (2025版) R语言机器学习实战 (2025版) 文章标签： 数据分析 r语言 随机森林 数据挖掘 数据可视化 回归
于 2025-03-31 08:38:32 首次发布
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介绍

欢迎来到本次教程，我们将深入探讨如何使用R语言进行随机森林回归分析以及如何计算变量的重要性特征。随机森林是一种集成学习方法，它通过构建多个决策树并结合它们的预测结果来提高模型的准确性和鲁棒性。在环境科学和生态学研究中，随机森林被广泛应用于分析复杂的非线性关系和高维数据集。

本教程将分为两个主要部分。第一部分，我们将介绍如何使用随机森林回归模型来预测目标变量（CUE）。我们将从一个包含环境变量的数据集开始，通过数据预处理、模型构建和结果解释，逐步展示如何利用随机森林模型进行预测分析。我们将使用randomForest包来构建模型，并探讨如何处理缺失值、选择最优参数以及评估模型性能。

第二部分，我们将专注于变量重要性的计算。理解哪些变量对模型预测有最大影响对于特征选择和模型解释至关重要。我们将介绍两种主要的方法：基于模型内部的变量重要性评估（如均方误差增加百分比）和排列重要性分析。通过这些方法，我们可以量化每个变量对模型预测的贡献，并识别出最关键的预测因子。我们将使用vip和rfPermute包来计算和可视化变量的重要性。
通过本教程，你将学会如何使用随机森林模型进行回归分析，以及如何评估和解释模型中变量的重要性。这些技能将帮助你在实际研究中更好地理解和利用复杂的数据集。

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library(tidyverse)
library
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使用R语言获取随机森林模型的前10个重要特征
PixelNovaO的博客
08-24 660
在实际应用中，我们经常需要了解哪些特征对于模型的预测结果最具有重要性。本文将介绍如何使用R语言获取随机森林模型中的前10个重要特征。综上所述，本文介绍了如何使用R语言获取随机森林模型中的前10个重要特征。通过分析特征的重要性，我们可以更好地理解模型的预测过程，并选择最相关的特征进行进一步的分析和解释。变量中存储了随机森林模型中的前10个重要特征的名称。函数获取特征的重要性得分，并按照得分进行排序。函数获取模型中各个特征的重要性得分。函数获取得分最高的前10个特征的名称。表示使用所有的特征列作为自变量，
R语言机器学习算法实战系列（十六）随机森林算法回归模型+SHAP值（Random Forest Regression + SHAP）
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在随机森林回归模型中，运用均方误差（MSE）、平均绝对误差（MAE）、均方根误差（RMSE）及决定系数（R²）评估模型性能，从不同维度反映预测准确性与可靠性。通过增加的平均平方误差（% IncMSE）和节点纯度的增加（IncNodePurity）衡量特征重要性，揭示各特征对预测结果影响程度。此外，采用基于博弈论的 SHAP 值方法深入解释预测结果，它将模型预测变动归因于各特征，计算平均贡献，直观呈现特征对特定预测结果的影响，增强复杂模型可解释性与透明度。综合特征重要性与 SHAP 值分析，能全面理解模型行为
随机森林和多元线性回归R语言实现代码
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随机森林算法R语言实现
随机森林与变量重要性检测
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###随机森林筛选变量重要性排序! #(1)训练集、测试 #将数据集分为训练集和测试集,比例为7:3 library(openxlsx) train_sub = sample(nrow(newdata),7/10*nrow(newdata)) train_data = newdata[train_sub,] test_data = newdata[-train_sub,] #(2)step_2 library(pROC) #绘制ROC曲线 library(randomForest) #数据预处理 trai.
【R语言机器学习核心技巧】：深入解析randomForest特征重要性排序的5种方法与实战应用
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掌握R语言randomForest包特征重要性分析的5种核心方法，解决变量选择难题。涵盖分类回归场景，详解Gini重要性和 permutation重要性等指标，提升模型可解释性。方法实用，代码清晰，值得收藏。
随机森林重要性排序-R
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04-14 4839
library(openxlsx) wine = read.xlsx("E:/时间趋势/winequality-red-2.xlsx") #将数据集分为训练集和测试集,比例为7:3 train_sub = sample(nrow(wine),7/10*nrow(wine)) train_data = wine[train_sub,] test_data = wine[-train_sub,] library(pROC) #绘制ROC曲线 library(randomForest) #数据预处理 train
随机森林算法
slamer的专栏
08-24 4461
1. 随机森林使用背景 1.1 随机森林定义 随机森林是一种比较新的机器学习模型。经典的机器学习模型是神经网络，有半个多世纪的历史了。神经网络预测精确，但是计算量很大。上世纪八十年代Breiman等人发明分类树的算法（Breiman et al. 1984），通过反复二分数据进行分类或回归，计算量大大降低。2001年Breiman把分类树组合成随机森林（Breiman 2001a），即在变量（
R语言机器学习算法实战系列（二十五）随机森林算法多标签分组分类器及模型可解释性
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05-14 628
本教程详细介绍了如何使用R语言构建和解释随机森林多分类模型。流程包括数据预处理、模型训练、超参数调优、性能评估及可解释性分析。通过tidymodels框架，教程展示了如何标准化数据、使用交叉验证优化参数（如mtry和min_n），并评估模型性能（如准确率、召回率、F1分数）。此外，教程还利用DALEX框架进行模型解释，包括全局解释（如变量重要性、部分依赖图）和本地解释（如SHAP值、预测分解）。最后，教程提供了可视化工具（如混淆矩阵、ROC曲线）和结果汇总，帮助用户深入理解模型表现。该流程适用于多种多分类场
R语言机器学习算法实战系列（三）lightGBM算法分类器+SHAP值（Light Gradient Boosting Machine）
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LightGBM是一款由微软开发的基于决策树算法的分布式梯度提升框架，旨在提供高效、低内存占用且支持大规模数据处理的机器学习工具。其核心原理包括基于直方图的决策树算法、带深度限制的Leaf-wise生长策略、单边梯度采样（GOSS）和互斥特征捆绑（EFB）等，这些技术显著提升了计算效率和模型性能。LightGBM广泛应用于二分类、多分类和回归问题，如信用评分、房价预测等。本文通过R语言实现LightGBM的应用，详细介绍了从数据下载、预处理、模型训练到评估的完整流程，并提供了乳腺癌数据集的实际操作示例。
Python数据建模与机器学习算法实战教程_涵盖线性回归逻辑回归决策树随机森林支持向量机K均值聚类Adaboost灰色预测时间序列分析传染病模型图论网络分析数值逼近蒙特卡洛方法线性.zip
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R语言 随机森林回归
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主要利用R语言进行随机森林回归，还有其他两种回归， library(lattice) library(grid) library(DMwR) library(rpart) library(ipred) library(randomForest) #回归树，装袋算法，随机森林三大回归 #前二种算法可以计算缺失数据，但随机森林不行，所以还需将数据进行清洗整理 data(algae) algae <- algae[-manyNAs(algae,0.2), ]#占有20%的NA值的行去掉 clean.algae <- knnImputation(algae,k=10)#平均值填充NA值 #回归树模型计算 model.tree=rpart(a1 ~ ., data = clean.algae[, 1:12]) summary(model.tree) pre.tree <- predict(model.tree, clean.algae) plot(pre.tree~clean.algae$a1) nmse1 <- mean((pre.tree- clean.algae[,'a1'])^2)/mean((mean(clean.algae[,'a1'])- clean.algae[,'a1'])^2) nmse1
用R实现随机森林的分类与回归
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用R 实现随机森林的分类与回归 Applications of Random Forest using R Classification and Regression
决策树-随机森林-两种Feature importances排序方法
sinat_22510827的博客
02-28 4610
第一种方法： 这种方法是唐宇迪老师视频课里的，做了很小的改动，代码如下： # 得到特征重要性 importances = list(rf.feature_importances_) feature_importances = [(feature, round(importance, 2)) for feature, importance in zip(feature_list, importances)] print(type(feature_importances)) # 排序-降序，key参数..
python实现随机森林的特征变量重要性排序
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07-23 5002
随机森林的特征变量重要性排序在特征选择和特征分析中具有广泛的用途。它可以用来识别哪些特征对目标变量的预测最为重要，从而帮助我们理解数据中的关键特征和影响因素。
使用随机森林进行回归分析（R语言）
CodeByte的博客
08-24 986
它基于决策树的集成方法，通过构建多个决策树来进行预测，并通过取平均值或投票来得出最终的预测结果。在本文中，我们将使用R语言来演示如何使用随机森林进行回归分析，并提供相应的源代码。如果你对于随机森林的其他特性或更高级的应用感兴趣，可以进一步研究相关的文献和资源，以便更深入地掌握这个强大的机器学习算法。我们首先安装并加载了所需的R包，然后准备了用于回归分析的数据集。一旦我们构建好了随机森林模型，我们可以使用它来进行预测。函数，我们可以查看模型的摘要信息，例如每个特征的重要性和误差。，其中包含了两个新的样本。
python-随机森林后筛选最重要变量，模型准确率、随机森林混淆矩阵结果、基尼系数排序图
Devil_Forever的博客
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python-随机森林后筛选最重要变量，模型准确率、随机森林混淆矩阵结果、基尼系数排序图
GEE随记（二）：随机森林特征重要性的排序
weixin_48012947的博客
01-09 6834
GEE随机森林特征重要性排序
【GEE笔记】随机森林特征重要性计算并排序
Where runes of code shape the picture :)
12-08 4061
通过计算并排序特征重要性，可以对影像进行特征选择，即只保留最重要的波段，从而减少数据的维度，提高分类的速度和准确性。当然，特征选择的效果还需要通过分类精度评估来验证，这是下一步的工作。随机森林分类器有一个重要的属性，就是可以计算每个特征（或者说波段）的重要性，即该特征对分类结果的贡献程度。特征重要性可以帮助我们选择最有效的特征，从而提高分类的准确性和效率。
R语言随机森林模型中具有相关特征的变量重要性
拓端研究室TRL
01-22 1432
最近我们被客户要求撰写关于随机森林模型的研究报告，包括一些图形和统计输出。
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