假设我有两个数据集A和B，两个数据集都满足以下特征，X包含四列输入数据a，b，c，d，Y是标签值，并且
我想获得 Ranger/随机森林模型的变量的 Shap 贡献，并在 R 中有这样的图：
<a href="https://i.stack.imgur.com
我使用的是 R 编程语言。我正在尝试按照此处的教程进行操作：<a href="https://cran.r-project.org/web/packages/lime
从 3 位诗人的诗歌数据集中，数据分别被标记为 1,2,3，分别是诗人 1、诗人 2 和诗人 3。
现在我们要从他
我目前正在尝试构建随机森林模型来推断 70 个主题中的特征列表的相关性。
目前，我有 460 个功能，我
我正在使用R中的软件包randomForestSRC训练的模型对真实数据同类进行预测。真实数据同类缺少值，而生成
我正在训练不平衡数据集上的随机森林，准确性不高。我想避免交叉验证，而是使用现成的（OOB）评估
我开发了一个随机森林来预测车辆振动。我有两个单独的数据框，我想在其中分配一个作为我的训练数
我建立了一个随机森林模型，并用它来预测我的训练和测试数据，这些数据来自两个不同的数据帧。
当我仅绘制实际值（原始数据集）时，看起来不错，但是当我尝试将预测绘制到实际数据的图上时，情
通过使用<code>RenadomForestRegressor</code>中的Sklearn软件包，我的<code>Python</code>模型具有14个功能和1个标签。
我正在构建具有30个功能的模型。我知道最合适的方法是RF（回归）以相似的比例使用其中的许多（超过2
嗨，这可能是一个愚蠢的问题...但是我尝试用Google搜索，却没有找到答案。
我想使用R包插入符号
在使用RandomForestRegressor时，我发现了一些奇怪的东西。为了说明问题，这里有一个小例子。我在测试数
我想暗示一下。通过tensorflow 2.3进行随机森林回归，但我找不到任何示例。可以通过张量流2.3进行随机森
我想通过绘制OOB误差与树木数的关系图来获得随机森林的最佳树木数，并查看误差平稳点。但是，由于
我创建了一个有效的模型，但是它不是动态的，并且不能很好地适应其他不包含原始模型中相同参数的
我已经花了30个小时来调试这个问题，这完全没有道理，希望你们中的一个可以向我展示不同的观点。</p
我有这个代码示例，当我在<code>jupyternotebook</code>中尝试时，该示例很好用。并显示为具有两列的表格（
为简单起见：
袜子：
红色1
蓝色2
黄色40
紫色10000
我对这些功能进行了一键编码
这像不
