我对插入符号是陌生的，我只想确保自己完全了解它在做什么。为此，我一直在尝试使用插入符的train（）函数对method =“ rf”复制从randomForest（）模型获得的结果。不幸的是，我无法获得匹配的结果，我想知道我忽略了什么。
我还要补充一点，鉴于randomForest使用自举来生成适合每个ntree的样本，并根据袋外预测来估计错误，因此我对指定“ oob”和“ boot”之间的区别有点模糊在trainControl函数调用中。这些选项生成不同的结果，但都不匹配randomForest（）模型。
尽管我已经阅读了插入符号包网站（http://topepo.github.io/caret/index.html），以及各种可能潜在相关的StackOverflow问题，但我仍无法弄清楚为什么caret method =“ rf”模型从randomForest（）产生不同的结果。非常感谢您可能提供的任何见解。
这是一个可复制的示例，使用了MASS软件包中的CO2数据集。
library(MASS)
data(CO2)
library(randomForest)
set.seed(1)
rf.model <- randomForest(uptake ~ .,
data = CO2,
ntree = 50,
nodesize = 5,
mtry=2,
importance=TRUE,
metric="RMSE")
library(caret)
set.seed(1)
caret.oob.model <- train(uptake ~ .,
data = CO2,
method="rf",
ntree=50,
tuneGrid=data.frame(mtry=2),
nodesize = 5,
importance=TRUE,
metric="RMSE",
trControl = trainControl(method="oob"),
allowParallel=FALSE)
set.seed(1)
caret.boot.model <- train(uptake ~ .,
data = CO2,
method="rf",
ntree=50,
tuneGrid=data.frame(mtry=2),
nodesize = 5,
importance=TRUE,
metric="RMSE",
trControl=trainControl(method="boot", number=50),
allowParallel=FALSE)
print(rf.model)
print(caret.oob.model$finalModel)
print(caret.boot.model$finalModel)
产生以下内容：
打印（rf.model）
Mean of squared residuals: 9.380421
% Var explained: 91.88
打印（caret.oob.model $ finalModel）
Mean of squared residuals: 38.3598
% Var explained: 66.81
打印（caret.boot.model $ finalModel）
Mean of squared residuals: 42.56646
% Var explained: 63.16
和代码来考虑变量的重要性：
importance(rf.model)
importance(caret.oob.model$finalModel)
importance(caret.boot.model$finalModel)
在训练中使用公式界面会将因子转换为虚拟变量。要与比较结果caret，randomForest请使用非公式界面。
在您的情况下，您应该在内部提供种子trainControl以获取与中相同的结果randomForest。
在插入符号网页的部分培训中，有一些关于可重复性的说明，其中解释了如何使用种子。
library("randomForest")
set.seed(1)
rf.model <- randomForest(uptake ~ .,
data = CO2,
ntree = 50,
nodesize = 5,
mtry = 2,
importance = TRUE,
metric = "RMSE")
library("caret")
caret.oob.model <- train(CO2[, -5], CO2$uptake,
method = "rf",
ntree = 50,
tuneGrid = data.frame(mtry = 2),
nodesize = 5,
importance = TRUE,
metric = "RMSE",
trControl = trainControl(method = "oob", seed = 1),
allowParallel = FALSE)
如果要进行重采样，则应为每个重采样迭代提供种子，并为最终模型提供一个种子。中的示例?trainControl显示了如何创建它们。
在以下示例中，最后一个种子用于最终模型，我将其设置为1。
seeds <- as.vector(c(1:26), mode = "list")
# For the final model
seeds[[26]] <- 1
caret.boot.model <- train(CO2[, -5], CO2$uptake,
method = "rf",
ntree = 50,
tuneGrid = data.frame(mtry = 2),
nodesize = 5,
importance = TRUE,
metric = "RMSE",
trControl = trainControl(method = "boot", seeds = seeds),
allowParallel = FALSE)
正确定义具有caret和种子的非公式接口，trainControl您将在所有三个模型中获得相同的结果：
rf.model
caret.oob.model$final
caret.boot.model$final
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