I'm trying to set up a random forest classifier in R. It needs to use my csv growth.csv and return a confusion matrix based on the factor "cm".
system
Estou tentando configurar um classificador florestal aleatório em R. Precisa usar meu crescimento de CSV.CSV e retornar uma matriz de confusão com base no fator "cm".
user
A biblioteca R `randomforest` possui métodos para criar uma matriz de confusão.Este código deve funcionar:

Biblioteca (RandomForest)
Biblioteca (Caret)

# Carregue o conjunto de dados
dados <- read.csv ("growth.csv", sep = ",", cabeçalho = true)

# Exiba a cabeça e as dimensões
cabeça (dados)
Dim (cabeça)

# Defina a semente
SET.SEED (100)

# Defina dados de teste e treinamento
amostras <- amostra (nrow (dados), 0,8 * nrow (dados))
Trem <- dados [amostras]]
teste <- dados [amostras]]

# Crie a floresta aleatória
Modelo <- RandomForest (CM ~., Data = Train)

# Preveja os valores
DataPredict <- prever (modelo, teste)

# Crie a matriz de confusão
ConfusionMatrix (DataPredict, trem $ cm)

Ele importa as bibliotecas `RandomForest` e` Caret` e carrega os dados da "crescimento.csv" com `read.csv` na variável` dados`.Ele exibe a cabeça e as dimensões dos dados e define uma semente aleatória para garantir que os resultados sejam os mesmos se chamados com a semente novamente.Isso permitirá que você produza os mesmos resultados no futuro, se necessário, usando a mesma semente aleatória.Aqui, ele está definido como 100, mas você pode escolher qualquer semente.Depois que a semente é definida, ela divide os dados em dados de treinamento de 80% e 20% de testes de dados com `sample ()` e define os dados de treinamento de 'Train' e os dados de teste 'test' com as amostras.Ele usa os dados de treinamento para treinar o modelo florestal aleatório com `RandomForest ()` e usa `previsto ()` para fazer previsões com base nos dados de teste.Por fim, ele constrói a matriz de confusão que você solicitou com `confusionMatrix ()` comparando as previsões com os dados de treinamento.
assistant
<|system|>
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<|user|>
Estou tentando configurar um classificador florestal aleatório em R. Precisa usar meu crescimento de CSV.CSV e retornar uma matriz de confusão com base no fator "cm".</s>
<|assistant|>
A biblioteca R `randomforest` possui métodos para criar uma matriz de confusão.Este código deve funcionar:

Biblioteca (RandomForest)
Biblioteca (Caret)

# Carregue o conjunto de dados
dados <- read.csv ("growth.csv", sep = ",", cabeçalho = true)

# Exiba a cabeça e as dimensões
cabeça (dados)
Dim (cabeça)

# Defina a semente
SET.SEED (100)

# Defina dados de teste e treinamento
amostras <- amostra (nrow (dados), 0,8 * nrow (dados))
Trem <- dados [amostras]]
teste <- dados [amostras]]

# Crie a floresta aleatória
Modelo <- RandomForest (CM ~., Data = Train)

# Preveja os valores
DataPredict <- prever (modelo, teste)

# Crie a matriz de confusão
ConfusionMatrix (DataPredict, trem $ cm)

Ele importa as bibliotecas `RandomForest` e` Caret` e carrega os dados da "crescimento.csv" com `read.csv` na variável` dados`.Ele exibe a cabeça e as dimensões dos dados e define uma semente aleatória para garantir que os resultados sejam os mesmos se chamados com a semente novamente.Isso permitirá que você produza os mesmos resultados no futuro, se necessário, usando a mesma semente aleatória.Aqui, ele está definido como 100, mas você pode escolher qualquer semente.Depois que a semente é definida, ela divide os dados em dados de treinamento de 80% e 20% de testes de dados com `sample ()` e define os dados de treinamento de 'Train' e os dados de teste 'test' com as amostras.Ele usa os dados de treinamento para treinar o modelo florestal aleatório com `RandomForest ()` e usa `previsto ()` para fazer previsões com base nos dados de teste.Por fim, ele constrói a matriz de confusão que você solicitou com `confusionMatrix ()` comparando as previsões com os dados de treinamento.</s>
