R中使用随机森林预测的不同结果

Question

当我在我的测试数据上运行随机森林模型时，我得到的是相同数据集+模型的不同结果。

以下是您可以看到第一列差异的结果：

> table((predict(rfModelsL[[1]],newdata = a)) ,a$earlyR)

        FALSE TRUE
 FALSE    14    7
 TRUE     13   66

> table((predict(rfModelsL[[1]],newdata = a)) ,a$earlyR)

        FALSE TRUE
 FALSE    15    7
 TRUE     12   66

虽然差异非常小，但我正在努力了解是什么造成的。我猜测predict具有“灵活”的分类阈值，尽管我在文档中找不到它;我对吗？

提前谢谢

Answer 1

我将假设您没有在此处重新设置模型，但只是predict调用产生这些结果。答案可能是这个，来自?predict.randomForest：

  

任何关系都是随机打破的，所以如果这是不受欢迎的，请避开它   在randomForest（）中使用奇数ntree