R 从随机森林中检索结果概率

我在一个包含大约1000个7个变量的观测值的数据集上建立了一个随机森林模型（使用包“party”的cforest）。结果是二元的（比如结果A和结果B），6个预测因子都是分类的。我的问题是，我想得到1000个结果中每一个的概率，就像在逻辑回归模型中一样。在后一种情况下，我们可以使用predict（yourmodel，type=“response”）来获得每个结果的概率，在这种情况下，当p=0.5时，结果A是有利的

似乎在对随机森林对象应用predict时，我只得到每次观测的预测结果（即a或B）。是否有一个解决方法来检索预测响应的概率

我非常感谢你的帮助

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C.B.

来自文件：

输入一个响应，prob。或投票，指示输出类型：预测值、类别概率矩阵或投票计数矩阵。类是允许的，但会自动转换为“response”，以实现向后兼容性

所以试试这个：

probs <- predict(FIT, newdata, type="probs")

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文档中的问题：

输入一个响应，prob。或投票，指示输出类型：预测值、类别概率矩阵或投票计数矩阵。类是允许的，但会自动转换为“response”，以实现向后兼容性

所以试试这个：

probs <- predict(FIT, newdata, type="probs")

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probs我使用h2o随机森林软件包来训练我的模型。
在进行预测时，每个观测值都返回一个概率值（用于模型的置信度）


请看一看
我使用h2o randomforest软件包来训练我的模型。
在进行预测时，每个观测值都返回一个概率值（用于模型的置信度）


现在我知道如何生成和提取p值，就像查看逻辑回归的预测响应一样：

> predict.prob<-unlist(lapply(probs, '[[', 2))

1） 生成两种结果的预测概率

probs <- predict(FIT, newdata, type="prob") # thanks to thc

probs predict.prob现在我知道如何生成和提取p值，就像查看逻辑回归的预测响应一样：

> predict.prob<-unlist(lapply(probs, '[[', 2))

1） 生成两种结果的预测概率

probs <- predict(FIT, newdata, type="prob") # thanks to thc

probs predict.prob谢谢您的帮助。我已经试过了，但是对于列表中的每个元素，我仍然只需要访问第二个元素。尝试以下操作将返回第一行第二个结果的概率：predict.prob谢谢您的帮助。我已经试过了，但是对于列表中的每个元素，我仍然只需要访问第二个元素。尝试以下操作将返回第一行中第二个结果的概率：predict.prob谢谢分享。我不想使用其他软件包，h2o对我来说似乎有点棘手。谢谢分享。我不想使用另一个软件包，h2o对我来说似乎有点棘手。