我有一个包含 10,000 行和两列的数据框、段(具有 32 个值的因子)和目标(具有两个值"is"和“否”的因子，每个值 5,000 个)。我正在尝试使用随机森林来使用分段作为特征对目标进行分类。
训练随机森林分类器后:
> forest <- randomForest(target ~ segment, data)
混淆矩阵强烈偏向“否”:
> print(forest$confusion)
no yes class.error
no 4872 76 0.01535974
yes 5033 19 0.99623911
在 10,000 行中，不到 100 行被分类为"is"(即使原始计数为 50/50)。如果我切换标签的名称，我会得到相反的结果:
> data$target <- as.factor(ifelse(data$target == 'yes', 'no', 'yes'))
> forest <- randomForest(target ~ segment, data = data)
> print(forest$confusion)
no yes class.error
no 4915 137 0.02711797
yes 4810 138 0.97210994
所以这不是一个真正的信号...而且，原始的交叉表是相对平衡的:
> table(data$target, data$segment)
1 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 2 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 3 30 31 32 4 5 6 7 8 9
no 1074 113 121 86 68 165 210 70 120 127 101 132 90 108 171 122 95 95 76 72 105 71 234 58 83 72 290 162 262 192 64 139
yes 1114 105 136 120 73 201 209 78 130 124 90 145 81 104 155 128 79 85 83 70 93 78 266 70 93 76 291 160 235 194 49 137
看起来 randomForest 采用第一个标签，并且几乎总是为其分配点。澄清一下，数据框是具有更多功能的更大表格的子集 - 我刚刚发现这个特定功能以某种方式导致了这个结果，无论包含多少其他功能。我想知道我是否遗漏了随机森林分类器的一些基本知识，或者是否存在一些编码问题或其他错误导致了这个奇怪的结果。
原始数据集可在此处作为 RDS 获取:
https://www.dropbox.com/s/rjq6lmvd78d6aot/weird_random_forest.RDS?dl=0
谢谢!
最佳答案
您的数据框架是平衡的，因为"is"和“否”总体上可能性相同。但是，segment 的值本质上不包含有关 target 值的信息，因为“yes”和“no”对于所有级别的 的可能性大致相同>segment，因此没有理由期望随机森林或任何其他过程能够做出好的预测。
如果将segment 转换为数字，则randomForest 大约 65% 的时间预测为“yes”。大约 63% 的数据位于 segment 值中，其中"is"比“否”的可能性(稍微)大，因此这可以解释当 segment 时"is"预测的高比率 是数字。但无论segment是数字还是因子，总体错误率都大致相同。我不确定为什么当 segment 是一个因素时，randomForest 几乎总是选择“否”。
关于r - randomForest R 包的奇怪结果，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/27324066/