带插入符号的R中随机森林回归的classProbs

我正在R中执行一个随机森林回归，但希望得到类似于类概率的东西，作为随机森林分类。在过去，我运行过随机森林分类模型，并且能够得到预测的准确度。在随机森林回归中是否有类似的概念

对于以下代码：

fitControl <- trainControl(## 5-fold CV
  method = "cv",
  number = 5,
  search = 'grid',
  classProbs = TRUE,
  savePredictions = "final"
)
grid <- expand.grid(.mtry=seq(1,4,1))
set.seed(123)
rf_model <- train(iris$Sepal.length~.,
                  data = iris[-5],
                  method = "rf",
                  importance=TRUE,
                  trControl = fitControl
                  metric = "MAE",
                  tuneGrid=grid,
                  ntree=100
)

---

fitControl
caret
package仅在使用
randomForest
package时调谐
mtry
。如果要调整节点大小，必须使用
ranger
package。预处理不会自动进行居中和缩放。最好使用pa进行定心和缩放。但是对于nodesize，我们能不能分配一些随机的东西，然后按照它去做呢？