r - R PMML概率精度

Question

使用 PMML 模型文件对随机森林进行评分。评分时得到以下输出。有没有办法增加概率的小数位数？（即 0.8 至 0.8000 或 0.2 至 0.2000）

library(randomForest)
library(pmml)

iris.rf <- randomForest(Species ~ ., data=iris, ntree=5)
saveXML(pmml(iris.rf), file="irisrf.xml")

该模型保存为 PMML 文件并评估以获得以下输出 { "Species" : "setosa", "Predicted_Species" : "setosa", "Probability_setosa" : 0.8, "Probability_versicolor" : 0.2, "Probability_virginica" : 0.0 }

Answer 1

您的 RF 模型包含五个决策树。类概率是通过将投票给特定类的决策树的数量除以决策树的总数来计算的。

在您的示例中，一棵决策树投票给类“versicolor”（1 / 5 = 0.2），其余四棵决策树投票给类“setosa”（4 / 5 = 0.8）。

您不能更改除法运算符的“精度” /。相反，只需在您的应用程序代码中简单地打印分数1 / 5并4 / 5使用尽可能多的小数位：

System.out.printf("%.4f", probability);