R语言机器学习系列-随机森林回归代码解读

回归问题指的是因变量或者被预测变量是连续性变量的情形，比如预测身高体重的具体数值是多少的情形。整个代码大致可以分为包、数据、模型、预测评估4个部分，接下来逐一解读。

1、包部分，也就是加载各类包，包括随机森林包randomForest，数据相关包tidyverse、skimr、DataExplorer，模型评估包caret。

2、数据部分，主要是读取数据，处理缺失值，转换变量类型。

3、模型部分。

为了对模型的泛化能力有更准确的评估，先将数据集拆为训练集和测试集，后续将在训练集上训练模型，然后以测试集上的结果评估模型泛化能力。

模型训练部分及模型结果部分的代码如下：

# 因变量自变量构建公式
colnames(boston)
form_reg <- as.formula(
  paste0(
    "medv ~ ", 
    paste(colnames(traindata)[1:13], collapse = " + ")
  )
)
form_reg

# 训练模型
set.seed(42)
fit_rf_reg <- randomForest(
  form_reg,
  data = traindata,
  ntree = 500, # 决策树棵数
  mtry = 6, # 每个节点可供选择的变量数目
  importance = T # 输出变量重要性