أحاول إعداد مصنف غابة عشوائي في R. ويحتاج إلى استخدام ملف CSV Growth.csv الخاص بي وإرجاع مصفوفة ارتباك بناءً على العامل "cm".
أحاول إعداد مصنف غابة عشوائي في R. ويحتاج إلى استخدام ملف CSV Growth.csv الخاص بي وإرجاع مصفوفة ارتباك بناءً على العامل "cm".
user
تحتوي مكتبة R RandomForest على طرق لإنشاء مصفوفة ارتباك. يجب أن يعمل هذا الرمز:

مكتبة (غابة عشوائية)
مكتبة (علامة الإقحام)

# تحميل مجموعة البيانات
البيانات <- read.csv("growth.csv"، sep = "،، header = TRUE)

# عرض الرأس والأبعاد
الرأس (البيانات)
خافت (الرأس)

# تعيين البذور
مجموعة البذور(100)

# تعيين بيانات الاختبار والتدريب
العينات <- عينة (nrow(data)، 0.8 * nrow(data))
تدريب <- البيانات [العينات،]
اختبار <- البيانات[العينات،]

# إنشاء الغابة العشوائية
النموذج <- RandomForest(cm~., data=train)

# التنبؤ بالقيم
توقع البيانات <- توقع (نموذج، اختبار)

# إنشاء مصفوفة الارتباك
مصفوفة الارتباك (توقع البيانات، القطار $ سم)

فهو يستورد مكتبات RandomForest وCaret، ثم يقوم بتحميل البيانات من "growth.csv" مع read.csv إلى متغير "data". فهو يعرض رأس البيانات وأبعادها، ثم يقوم بتعيين بذرة عشوائية للتأكد من أن النتائج ستكون هي نفسها إذا تم استدعاؤها مع البذرة مرة أخرى. سيسمح لك هذا بإنتاج نفس النتائج في المستقبل إذا لزم الأمر باستخدام نفس البذرة العشوائية. هنا، تم ضبطه على 100، ولكن يمكنك اختيار أي بذرة. بمجرد تعيين البذرة، تقوم بتقسيم البيانات إلى 80% من بيانات التدريب و20% من بيانات الاختبار باستخدام `sample()` وتحديد بيانات تدريب ``التدريب`` وبيانات اختبار ``الاختبار`` مع العينات. ويستخدم بيانات التدريب لتدريب نموذج الغابة العشوائية باستخدام ``randomForest()`'، ويستخدم ``predict()`` لإجراء تنبؤات بناءً على بيانات الاختبار. وأخيرًا، يقوم ببناء مصفوفة الارتباك التي طلبتها باستخدام `confusionMatrix()` لمقارنة التوقعات ببيانات التدريب.
assistant