R 随机森林算法中未使用的参数_R_Machine Learning_Random Forest

R 随机森林算法中未使用的参数

r machine-learning

R 随机森林算法中未使用的参数,r,machine-learning,random-forest,R,Machine Learning,Random Forest,我不明白为什么我会收到这样的信息：列车中的错误（奖牌，数据=培训1，方法=“rf”，ntree=5）：未使用的参数（数据=培训1，方法=“rf”，ntree=5）在我的随机森林算法中。我已经运行了一个射频完全像这样，但现在刚刚得到这个错误。有什么想法吗 library(caret) library(randomForest) OlympicData <- read.csv(file.choose(), header = T) #convert NAs in Medal colum

我不明白为什么我会收到这样的信息：

列车中的错误（奖牌，数据=培训1，方法=“rf”，ntree=5）：未使用的参数（数据=培训1，方法=“rf”，ntree=5）

在我的随机森林算法中。我已经运行了一个射频完全像这样，但现在刚刚得到这个错误。有什么想法吗

library(caret)
library(randomForest)

OlympicData <- read.csv(file.choose(), header = T)

#convert NAs in Medal column to NoMedal
levels <- levels(OlympicData$Medal)
levels[length(levels) + 1] <- "NoMedal"
OlympicData$Medal <- factor(OlympicData$Medal, levels = levels)
OlympicData$Medal[is.na(OlympicData$Medal)] <- "NoMedal"
summary(OlympicData)

#remove unnecessary columns
OlympicData <- OlympicData[, -1]
OlympicData <- OlympicData[,-1]
OlympicData <- OlympicData[, -7]
OlympicData <- OlympicData[, -6]
summary(OlympicData)

#remove remaining NAs
OlympicData[complete.cases(OlympicData),]

#train model
set.seed(33)
Data_Splitting <- createDataPartition(OlympicData$Medal, p=0.75, list=FALSE)
training1 = OlympicData[Data_Splitting,]
testing1 = OlympicData[-Data_Splitting,]

rf <- train(Medal ~., data = training1, method = "rf", ntree = 5)

库（插入符号）
图书馆（森林）
OlympicData ntree是使用rf方法的列车功能中的错误参数。mtry正在工作。这不是我所学到的，也不能解决我的错误。mtry，mtry（随机选择的预测因子）。请参阅本文档。错误和代码不匹配。该错误提示一个模型训练（训练1~，数据=training1，method=“rf”，ntree=5）
，而您的代码有训练（奖牌~，数据=training1，method=“rf”，ntree=5）
。请注意公式中的差异。这是打字错误吗？不管@Sangwonkim值多少钱，拥有一个ntree
参数绝对不错；例如，参见序列（物种~，数据=iris，方法=“rf”，ntree=5）
。