我正在使用“ TuneRanger”软件包来调整RF模型。它的效果很好，我获得了很好的结果，但是我不确定它是
我想通过绘制OOB误差与树木数的关系图来获得随机森林的最佳树木数，并查看误差平稳点。但是，由于
代码：
<pre><code>ranger(outcome~., data, num.trees=500, probability=TRUE)
</code></pre>
错误：列中缺少数据
数
发布评估游侠。两者都无法对数据进行子集化（想要rf.trnprob的第一列）
<pre><code>rangermodel= ranger(outcome
这是一个护林员电话：
<pre><code>rf_fit <-
rf_mod %>%
fit(my_outcome_factor ~ ., data = data_train)
</code></pre
我有一个防风草模型（来自护林员），大致来自<a href="https://www.tidymodels.org/start/resampling/#data" rel="nofollow
我首先看一下tidymodels。对于当前项目，我的替代方案是非收割护林员。在测试运行中，在经典虹膜数据
我有一个数据集“df_train”，其中包含我所有的解释变量和我的目标变量 (xxx1)。此外，我还有另一个数
我对两个学习器的运行时间进行了基准测试，并在 {ranger} 和 {svm} 进行训练时截取了 {htop} 的两个屏幕截
我现在正在研究一个带有随机森林的模型，该模型需要我考虑案例权重。我发现游侠包允许我这样做，
我希望将 {ranger} 包中随机森林的所有预测存储在 ml3 预测对象中，然后将各个树的预测用作另一个学习
如何修改通过将 ggplot 应用于使用 Ranger 算法构建的插入符号对象生成的默认图例？例如，假设我希望图
我有一个包含 100 多个预测变量的随机森林，我种植了具有重要性杂质的森林，最后我发现了一些与预测
我想使用 Ranger 为多个物种执行随机森林。
我可以设法为每个物种分别执行此操作，但当我选择多
如果直接使用 ranger 函数，可以从得到的 ranger 类对象中获取袋外误差。
如果相反，人们通过设置
<strong>问题：</strong>
哪些因素可能导致预测区间<em></em>覆盖范围超出预期？特别是关于带有 <a href="
我使用 <code>randomforest</code> 包对从四组（A、B、C、D）收集的多元数据进行分类。所有变量都是连续的，
我正在 tidymodels 中使用 ranger 调整一些随机森林模型。我有一个相当大的数据集，有很多列。因此，我使
我想在 MLR3 中使用 Ranger 分类器设置 class.weights 参数。在基本 Ranger 包中，class.weights 参数采用向量。尝
我正在使用 <code>ranger</code> 来拟合随机森林。作为评估指标，我使用了 <code>cvAUC</code> 的 roc-auc-score。进
