如何在 R 中使用随机森林模型创建响应面？
How to create response surface using random forest model in R?
我在 R 中制作了一个 rf 模型，它有六个预测变量和一个响应。预测模型似乎足够好，但我们还想为该模型生成一个响应面。
attach(al_mf)
library(randomForest)
set.seed(1)
rfalloy=randomForest(Mf~.,data=al_mf,mtry=6,importance=TRUE)
rfalloy
rfpred=predict(rfalloy,al_mf$Mf)
rfpred
sse=sum((rfpred-mean(al_mf$Mf))^2)
sse
ssr=sum((rfpred-al_mf$Mf)^2)
ssr
Rsqaure=1-(ssr/(sse+ssr))
Rsqaure
importance(rfalloy)
总的来说，由于您没有提供太多关于您在响应面中寻找的确切内容的细节，这里有一些希望有用的起点：
你看过rsm了吗？ This documentation 为该包提供了一些很好的用例。
来自新墨西哥大学统计讲座的这些 in-class notes 充满了与响应曲面相关的代码示例。只需查看 table 的内容，您可能会找到所需的内容。
此 Whosebug post 还提供了使用 rgl 包的示例。
我在 R 中制作了一个 rf 模型，它有六个预测变量和一个响应。预测模型似乎足够好，但我们还想为该模型生成一个响应面。
attach(al_mf)
library(randomForest)
set.seed(1)
rfalloy=randomForest(Mf~.,data=al_mf,mtry=6,importance=TRUE)
rfalloy
rfpred=predict(rfalloy,al_mf$Mf)
rfpred
sse=sum((rfpred-mean(al_mf$Mf))^2)
sse
ssr=sum((rfpred-al_mf$Mf)^2)
ssr
Rsqaure=1-(ssr/(sse+ssr))
Rsqaure
importance(rfalloy)
总的来说，由于您没有提供太多关于您在响应面中寻找的确切内容的细节，这里有一些希望有用的起点：
你看过
rsm了吗？ This documentation 为该包提供了一些很好的用例。来自新墨西哥大学统计讲座的这些 in-class notes 充满了与响应曲面相关的代码示例。只需查看 table 的内容，您可能会找到所需的内容。
此 Whosebug post 还提供了使用
rgl包的示例。