如何在R中的统计模型中识别使用的变量

Question

我正在使用随机森林生成的模型预测数据。 如何确定模型中使用的预测变量？ 我无法摆脱错误：“ eval（predvars，data，env）中的错误：找不到对象'ENERGY'”。

ENERGY列是我要预测的列，在模型生成中不用作变量。 并且此列在varImp（DATA）$ importance中不存在。

predict(model_RF2, newdata = predData)

eval（predvars，data，env）中的错误：找不到对象“ ENERGY”

varImp(DATA)$importance

作为此代码的回复，列出了60列的名称； 而ENERGY不在此向量中。

还有其他方法可以识别模型中使用的列吗？

Answer 1

预测的重要部分是验证新数据框（在您的情况下为predData）具有与原始数据相同的列名。 因此，如果您的原始数据具有ENERGY列，则必须确保predData也具有该列。

请参阅此处的文档： https : //www.rdocumentation.org/packages/rpart/versions/4.1-13/topics/predict.rpart

Quote：“ newdata数据框包含需要进行预测的值。公式（对象）右侧引用的预测变量必须按名称出现在newdata中。”

Answer 2

RF算法显示了用于预测某个变量的重要性。 但是，它并没有显示将要预测的变量的重要性。 由于您要预测“能源”变量，因此在列表中看不到它的名称是正常的。 也;

importance(model_RF2)

和

varImpPlot(model_RF2)

可以向您显示模型中使用的列（变量）。 varImpPlot还描绘了一个漂亮的图形。