R에서 randomForest를 실행하는 동안 자세한 정보 표시 모드에 대한 설명

Question

R에서 verbose 모드 (do.trace), 으로 randomForest를 실행하고 있는데 메시지의 열의 의미가 무엇인지 궁금합니다. ntree은 나무의 수이고 OOB은 가방 밖의 샘플의 %이지만 "1"과 "2"는 무엇입니까?

> rf.m <- randomForest(x = X.train, y=as.factor(y.train), do.trace=10) 
ntree  OOB  1  2 
    10: 32.03% 15.60% 82.47% 
    20: 29.18% 10.51% 86.31% 
    30: 27.44% 7.47% 88.57% 
    40: 26.48% 5.29% 91.33% 
    50: 25.92% 4.35% 91.96% 
    .... 

Answer 1

열 1 및 출력 2 각 클래스 분류 오차를 제공한다. OOB 값은 클래스 오류의 가중치 평균입니다 (각 클래스의 관측 값의 비율로 가중).

예 (도움말 페이지에서 임의의 숲 예를 적응) :

# Keep every 100th tree in the trace 
set.seed(71) 
iris.rf <- randomForest(Species ~ ., data=iris, importance=TRUE, 
         proximity=TRUE, do.trace=100) 

ntree  OOB  1  2  3 
    100: 6.00% 0.00% 8.00% 10.00% 
    200: 5.33% 0.00% 6.00% 10.00% 
    300: 6.00% 0.00% 8.00% 10.00% 
    400: 4.67% 0.00% 8.00% 6.00% 
    500: 5.33% 0.00% 8.00% 8.00% 

100 나무의 클래스 오류의 가중 평균은보고 그대로, 6.0 %의 OOB 오류율을 제공합니다 위의 추적. (prop.table은 종의 각 카테고리 (각 클래스)에서 관측치의 비율을 반환합니다. 위의 추적 값에 주어진대로 100 번째 트리의 클래스 오류로 요소별로 늘린 다음 모든 클래스에 대해 가중 평균 오류 (OOB 오류)를 합산합니다.

sum(prop.table(table(iris$Species)) * c(0, 0.08, 0.10)) 
[,1] 
[1,] 0.06 

당신은 여기에 점/스칼라/내부 제품에 해당 행렬 곱셈, 사용하는 경우 합계를 사용할 필요 피할 수 있습니다 :

prop.table(table(iris$Species)) %*% c(0, 0.08, 0.10) 

을