从 R 中训练有素的随机森林中获取因子水平
Get level of factors from trained randomForest in R
我在 R 中有一个训练有素的 randomForest 模型，我从 RDS 文件加载它。其中一个预测因子是一个无序因子，我不再拥有用于生成此因子的训练数据，但想知道该因子的水平是多少，以便我可以确保我试图预测的数据仅具有这些水平对于这个因素。这可能吗？
randomForest 对象的数据结构略有不同，具体取决于它是使用 "formula interface" 还是 "matrix interface" 训练的。然而，关于自变量的信息在这两种情况下都存储为列表对象 randomForest$forest$xlevels.
library("randomForest")
df = read.csv("Audit.csv")
rf = randomForest(Adjusted ~ ., data = df)
print(rf$forest$xlevels)
print(rf$forest$xlevels["Education"])
我在 R 中有一个训练有素的 randomForest 模型，我从 RDS 文件加载它。其中一个预测因子是一个无序因子，我不再拥有用于生成此因子的训练数据，但想知道该因子的水平是多少，以便我可以确保我试图预测的数据仅具有这些水平对于这个因素。这可能吗？
randomForest 对象的数据结构略有不同，具体取决于它是使用 "formula interface" 还是 "matrix interface" 训练的。然而，关于自变量的信息在这两种情况下都存储为列表对象 randomForest$forest$xlevels.
library("randomForest")
df = read.csv("Audit.csv")
rf = randomForest(Adjusted ~ ., data = df)
print(rf$forest$xlevels)
print(rf$forest$xlevels["Education"])