r - Ranger 预测 R 中的维数不正确

Question

评估游侠的问题。在两者中，无法对数据进行子集化（想要 rf.trnprob 的第一列）

rangermodel= ranger(outcome~., data=traindata, num.trees=200, probability=TRUE)
rf.trnprob= predict(rangerModel, traindata, type='prob')


trainscore <- subset(traindata, select=c("outcome"))
trainscore$score<-rf.trnprob[, 1]  

错误：

维数不正确

table(pred = rf.trbprob, true=traindata$outcome)

错误：

所有参数必须具有相同的长度

Answer 1

似乎该predict函数被错误地调用，它应该response代替type. 使用示例数据集：

library(ranger)
traindata =iris
traindata$Species = factor(as.numeric(traindata$Species=="versicolor"))
rangerModel = ranger(Species~.,data=traindata,probability=TRUE)
rf.trnprob= predict(rangerModel, traindata, response='prob')

概率存储在这里，每个类别一列：

head(rf.trnprob$predictions)
             0           1
[1,] 1.0000000 0.000000000
[2,] 0.9971786 0.002821429
[3,] 1.0000000 0.000000000
[4,] 1.0000000 0.000000000
[5,] 1.0000000 0.000000000
[6,] 1.0000000 0.000000000

但似乎你想做一个混淆矩阵，所以你可以通过以下方式获得预测：

pred = levels(traindata$Species)[max.col(rf.trnprob$predictions)]

然后：

table(pred,traindata$Species)
pred   0   1
   0 100   2
   1   0  48