randomForest 包提供了利用随机森林算法解决分类和回归问题的功能；我们这里只关注随机森林算法在分类问题中的应用

首先安装这个R包

install.packages("randomForest")

安装成功后，首先运行一下example

library(randomForset)

?randomForset

通过查看函数的帮助文档，可以看到对应的example

data(iris)

set.seed(71)

iris.rf

proximity=TRUE)

print(iris.rf)

代码很简单，全部的功能都封装在 randomForest 这个R包中，首先来看下用于分类的数据

> str(iris)

'data.frame':150 obs. of 5 variables:

$ Sepal.Length: num 5.1 4.9 4.7 4.6 5 5.4 4.6 5 4.4 4.9 ...

$ Sepal.Width : num 3.5 3 3.2 3.1 3.6 3.9 3.4 3.4 2.9 3.1 ...

$ Petal.Length: num 1.4 1.4 1.3 1.5 1.4 1.7 1.4 1.5 1.4 1.5 ...

$ Petal.Width : num 0.2 0.2 0.2 0.2 0.2 0.4 0.3 0.2 0.2 0.1 ...

$ Species : Factor w/ 3 levels "setosa","versicolor",..: 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 ...

> head(iris)

Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width Species

1 5.1 3.5 1.4 0.2 setosa

2 4.9 3.0 1.4 0.2 setosa

3 4.7 3.2 1.3 0.2 setosa

4 4.6 3.1 1.5 0.2 setosa

5 5.0 3.6 1.4 0.2 setosa

6 5.4 3.9 1.7 0.4 setosa

采用数据集iris 进行分类，iris 数据集共有150行，5列，其中第5列为分类变量，共有3种分类情况，这个数据集可以看做150个样本，根据4个指标进行分类，最终分成了3类

接下来调用randomForest 函数就行分类

iris.rf

调用该函数时，通过一个表达式指定分类变量 Species 和对应的数据集data 就可以了，后面的importance 和 proximity 是计算每个变量的重要性和样本之间的距离

分类器构建完毕之后，首先看一下这个分类器的准确性

> print(iris.rf)

Call:

randomForest(formula = Species ~ ., data = iris, importance = TRUE, proximity = TRUE)

Type of random forest: classification

Number of trees: 500

No. of variables tried at each split: 2

OOB estimate of error rate: 4%

Confusion matrix:

setosa versicolor virginica class.error

setosa 50 0 0 0.00

versicolor 0 47 3 0.06

virginica 0 3 47 0.06

print 的结果中，OOB estimate of error rate 表明了分类器的错误率为4%， Confusion matrix 表明了每个分类的详细的分类情况；

对于setosa 这个group而言，基于随机森林算法的分类器，有50个样本分类到了setosa 这个group, 而且这50个样本和iris 中属于setosa 这个group的样本完全一致，所以对于setosa 这个group而言，分类器的错误率为0；

对于versicolor 这个group而言，基于随机森林算法的分类器，有47个样本分类到了versicolor 这个group, 3个样本分类到了virginica 这个group，有3个样本分类错误，在iris 中属于versicolor 这个group的样本有50个，所以对于versicolor 这个group而言，分类器的错误率为3/50 = 0.06 ；

对于virginica 这个group而言，基于随机森林算法的分类器，有3个样本分类到了versicolor 这个group, 47个样本分类到了virginica 这个group，有3个样本分类错误，在iris 中属于virginica 这个group的样本有50个，所以对于virginica这个group而言，分类器的错误率为3/50 = 0.06 ；

然后看一下样本之间的距离

iris.mds

通过调用cmdscale 函数进行样本之间的距离，proximity 是样本之间的相似度矩阵，所以用1减去之后得到样本的类似距离矩阵的一个矩阵

iris.mds 的结果如下

> str(iris.mds)

List of 5

$ points: num [1:150, 1:2] -0.566 -0.566 -0.566 -0.565 -0.565 ...

..- attr(*, "dimnames")=List of 2

.. ..$ : chr [1:150] "1" "2" "3" "4" ...

.. ..$ : NULL

$ eig : num [1:150] 23.87 20.89 2.32 1.67 1.23 ...

$ x : NULL

$ ac : num 0

$ GOF : num [1:2] 0.723 0.786

> head(iris.mds$points)

[,1] [,2]

1 -0.5656446 0.01611053

2 -0.5656904 0.01585927

3 -0.5656267 0.01654988

4 -0.5651292 0.01649026

5 -0.5653773 0.01576609

6 -0.5651923 0.01663060

在iris.mds 中points可以看做每个样本映射到2维空间中的坐标，每一维空间是一个分类特征，但是不是最原始的4个特征，而是由4个特征衍生得到的新的分类特征，根据这个坐标，可以画一张散点图，得到每个样本基于两个分类变量的分组情况

plot(iris.mds$points, col = rep(c("red", "blue", "green"), each = 50))

生成的图片如下：

图中不同分类的样本用不同的颜色标注，可以看到基于两个新的分类特征，样本的分组效果还是很好的，不同组的样本明显区分开来

最后，在看一下4个特征，每个特征的重要性

> iris.rf$importance

setosa versicolor virginica MeanDecreaseAccuracy

Sepal.Length 0.027726158 0.0202591689 0.03688967 0.028920613

Sepal.Width 0.007300694 0.0006999737 0.01078650 0.006093858

Petal.Length 0.331994212 0.3171074926 0.31762366 0.319580655

Petal.Width 0.332417881 0.3004615039 0.26540155 0.296416932

MeanDecreaseGini

Sepal.Length 9.013793

Sepal.Width 2.263645

Petal.Length 44.436189

Petal.Width 43.571706

之前调用randomForest 函数时，通过指定importance = TRUE 来计算每个特征的importance , 在 iris.rf$importance 矩阵中，有两个值是需要重点关注的MeanDecreaseAccuracy 和  MeanDecreaseGini

我们还可以利用

varImpPlot(iris.rf, main = "Top 30 - variable importance")

生成的图片如下：

图中和坐标为importance 结果中的MeanDecreaseAccuracy 和  MeanDecreaseGini 指标的值，纵坐标为对应的每个分类特征，该函数默认画top30个特征，由于这个数据集只有4个分类特征，所以4个都出现了