随机森林（rfsrc包）：多元分析

我试图评估儿童产品促销活动之间的互动。 我的数据集统计了1073个二分法变量（

x

）和11个相依变量（

y

）。我正在使用R中的

randomfrestsrc

包中的

rfsrc

fit2=rfsrc(Multivar(y1,y2,y3,y4,y5,y6,y7,y8,y9,y10,y11) ~.,data = data3, importance =TRUE)
err <- get.mv.error(fit2)
err
vmp.std <- get.mv.vimp(fit2, standardize = TRUE)
plot(fit2)

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有一些命令可以绘制一些信息？

如果查看用于绘制randomForestSRC对象的调用源代码，

m.target

的默认值为

NULL

，它将此值提供给另一个函数，该函数将接受第一个变量。如果要绘制其他变量，请指定

m.target=…

library(mlr)
library(randomForestSRC)

yeast = getTaskData(yeast.task)
data = yeast[,c(1:3,15:100)]
head(data)
fit = rfsrc(Multivar(label1,label2,label3) ~.,data = data, importance =TRUE)

plot(fit,m.target="label2")

library(mlr)
library(randomForestSRC)

yeast = getTaskData(yeast.task)
data = yeast[,c(1:3,15:100)]
head(data)
fit = rfsrc(Multivar(label1,label2,label3) ~.,data = data, importance =TRUE)

plot(fit,m.target="label2")

plot(fit,m.target="label3")