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当我运行这样的代码时获得的不同结果让我感到困惑：

set.seed(100) 
test1<-randomForest(BinaryY~., data=Xvars, trees=51, mtry=5, seed=200) 
predict(test1, newdata=cbind(NewBinaryY, NewXs), type="response")

这个代码：

set.seed(100) 
test2<-randomForest(BinaryY~.,data=Xvars,trees=51, mtry=5,seed=200,xtest=NewXs, ytest=NewBinY)

由于相同的种子设置，我认为两个森林的混淆矩阵是相同的，但它们的预测值和投票也不同。起初我以为只是平局被打破的方式，所以我将树木的数量改为奇数，这样就不再有平局了。

任何人都可以阐明我希望是一个简单的疏忽吗？我只是不明白为什么这两个森林的预测结果应用于 NewBinaryYs 和 NewX 数据集会不一样。

另外，我注意到当我只使用一棵树时结果是一样的。

感谢您的任何提示和帮助。

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我相信 xtest 和 ytest 为随机森林运行本身指定测试集，以便它使用它而不是随机选择的 OOB 样本。如果是这种情况，那么您的两次运行正在使用不同的测试数据集，从而产生不同的结果。

于 2013-02-24T07:38:50.450 回答