在 R 中使用随机森林预测的不同结果

Question

当我对测试数据使用运行随机森林模型时，相同的 数据集 + 模型 得到了不同的结果。

以下是结果，您可以在其中看到第一列的差异：

> table((predict(rfModelsL[[1]],newdata = a)) ,a$earlyR)

        FALSE TRUE
 FALSE    14    7
 TRUE     13   66

> table((predict(rfModelsL[[1]],newdata = a)) ,a$earlyR)

        FALSE TRUE
 FALSE    15    7
 TRUE     12   66

虽然差异很小，但我正在尝试了解造成这种差异的原因。我猜 predict 有 "flexible" 分类阈值，尽管我在文档中找不到它；我对吗？

提前致谢

Answer 1

我假设您没有在此处修改模型，而只是 predict 调用产生了这些结果。答案大概是这样的，来自?predict.randomForest:

Any ties are broken at random, so if this is undesirable, avoid it by using odd number ntree in randomForest()

在 R 中使用随机森林预测的不同结果

Different results using Random Forest prediction in R

r

predict

random-forest