R语言机器学习算法实战系列（二十五）随机森林算法多标签分组分类器及模型可解释性

禁止商业或二改转载，仅供自学使用，侵权必究，如需截取部分内容请后台联系作者!

介绍

本教程实现了一个完整的随机森林多分类模型构建与解释流程，涵盖数据预处理、模型训练、超参数调优、性能评估及可解释性分析。随机森林（Random Forest）是一种强大的集成学习方法，通过构建多棵决策树并整合其预测结果，显著提升模型的泛化能力和鲁棒性。本流程特别针对多分类任务设计，支持对多个类别的概率预测，并通过交叉验证优化关键参数（如 mtry 和 min_n），确保模型性能最优。

在模型评估阶段，代码提供了全面的分类指标（如准确率、召回率、F1分数）和可视化工具（如混淆矩阵、ROC曲线）。其中，ROC曲线分析不仅展示各类别的分类性能，还计算AUC值及其置信区间，直观反映模型区分能力。此外，通过DALEX框架，代码实现了