R语言随机森林的模型解释（详细）

主要观点总结

本文主要介绍了如何使用randomForestExplainer对随机森林模型的结果进行解释，包括最小深度分布、变量重要性和交互作用解释等方面的内容。

关键观点总结

关键观点1: 最小深度分布

通过计算每个特征的深度分布，可以了解特征的重要性。使用min_depth_frame和plot_min_depth_distribution函数可以可视化每个特征的最小深度分布及平均值。

关键观点2: 变量重要性

通过计算多种衡量变量重要性的指标，如mean_min_depth、no_of_nodes、mse_increase等，可以评估每个变量对模型预测结果的影响。使用importance_frame和plot_multi_way_importance函数可以展示多个变量重要性指标。

关键观点3: 交互作用解释

在选择了重要的变量之后，可以探索它们之间的交互作用。使用interactions_frame和plot_min_depth_interactions函数可以了解变量间的交互作用及最小深度等信息。进一步探索特定交互作用对预测结果的影响，可以使用plot_predict_interaction函数。

免责声明