R ranger包中的预测概率

Question

我尝试使用随机森林分类在R中构建模型。(通过编辑Ned Horning的代码) 我最初使用了randomForest包，但后来发现ranger可以更快地计算。

起初，我使用下面的代码在使用randomForest拟合模型后获取每个类别的预测概率:

predProbs <- as.data.frame(predict(randfor, imageBlock, type='prob'))

这里的概率类型如下：

模型中有500棵树，其中250棵表示观察结果是类别1，因此概率为250/500 = 50%

在ranger中，我发现没有type='prob'选项。

我进行了搜索和尝试，但没有取得任何进展。我需要一个包含上述概率的对象或类似的东西，使用ranger软件包。

是否有人可以就此问题提供一些建议？

- Batuhan Kavlak

Answer 1

你需要训练一个“概率分类器”类型的ranger对象：

library("ranger")
iris.ranger = ranger(Species ~ ., data = iris, probability = TRUE)

这个对象在使用predict.ranger函数时会计算一个矩阵(n_samples, n_classes)：

probabilities = predict(iris.ranger, data = iris)$predictions

- user1808924