simge (randomForest için Klavyeyle değişken önemi) Ben Ar bir model eğitim verdi

Question

:

require(caret) 
require(randomForest) 
myControl = trainControl(method='cv',number=5,repeats=2,returnResamp='none') 
model2 = train(increaseInAssessedLevel~., data=trainData, method = 'rf', trControl=myControl) 

veri kümesi oldukça büyük olmakla birlikte, modelin iyi çalışır. Ben onun kısımlarına erişmek ve bu şekilde komutları çalıştırabilirsiniz:

> model2[3] 
$results 
    mtry  RMSE Rsquared  RMSESD RsquaredSD 
1 2 0.1901304 0.3342449 0.004586902 0.05089500 
2 61 0.1080164 0.6984240 0.006195397 0.04428158 
3 120 0.1084201 0.6954841 0.007119253 0.04362755 

Ama aşağıdaki hatayı alıyorum: Anlaşılan bir sarıcı olacaksa gerekiyordu

> varImp(model2) 
Error in varImp[, "%IncMSE"] : subscript out of bounds 

, ama bu durum görünmüyor : (bakınız: http://www.inside-r.org/packages/cran/caret/docs/varImp)

varImp.randomForest(model2) 
Error: could not find function "varImp.randomForest" 

Ancak bu, özellikle tek bir:

> traceback() 
No traceback available 

> sessionInfo() 
R version 3.0.1 (2013-05-16) 
Platform: x86_64-redhat-linux-gnu (64-bit) 

locale: 
[1] LC_CTYPE=en_GB.UTF-8  LC_NUMERIC=C    
[3] LC_TIME=en_GB.UTF-8  LC_COLLATE=en_GB.UTF-8  
[5] LC_MONETARY=en_GB.UTF-8 LC_MESSAGES=en_GB.UTF-8 
[7] LC_PAPER=C     LC_NAME=C     
[9] LC_ADDRESS=C    LC_TELEPHONE=C    
[11] LC_MEASUREMENT=en_GB.UTF-8 LC_IDENTIFICATION=C  

attached base packages: 
[1] parallel stats  graphics grDevices utils  datasets methods 
[8] base  

other attached packages: 
[1] elasticnet_1.1  lars_1.2   klaR_0.6-9   MASS_7.3-26  
[5] kernlab_0.9-18  nnet_7.3-6   randomForest_4.6-7 doMC_1.3.0   
[9] iterators_1.0.6 caret_5.17-7  reshape2_1.2.2  plyr_1.8   
[13] lattice_0.20-15 foreach_1.4.1  cluster_1.14.4  

loaded via a namespace (and not attached): 
[1] codetools_0.2-8 compiler_3.0.1 grid_3.0.1  stringr_0.6.2 
[5] tools_3.0.1 

Answer 1

train() deyiminde, importance=T seçeneğini belirtmeniz gerekir. Bu, altta yatan rastgele orman çağrısına geçecek. Aksi halde, bu hatayı veren önem hesaplanmaz.