RandomForest包中的预测函数使用xtest和ytest选项给出与randomForest不同的结果

Question

当我像这样运行代码时，我得到了不同的结果，这让我感到困惑：

set.seed(100) 
test1<-randomForest(BinaryY~., data=Xvars, trees=51, mtry=5, seed=200) 
predict(test1, newdata=cbind(NewBinaryY, NewXs), type="response") 

这段代码是：

set.seed(100) 
test2<-randomForest(BinaryY~.,data=Xvars,trees=51, mtry=5,seed=200,xtest=NewXs, ytest=NewBinY)   

由于相同的种子设置，我认为这两个森林的混淆矩阵是相同的，但它们与预测值和投票结果不同。起初，我认为这只是纽带被打破的方式，所以我将树的数量改为奇数，这样就不再有纽带了。

有没有人能说明我希望的是一个简单的疏忽？我就是弄不明白为什么这两个森林的预测结果应用于NewBinaryY和NewX数据集的结果会不一样。

此外，我注意到，当我只使用一棵树时，结果是相同的。

感谢您的任何提示和帮助。

Answer 1

我相信xtest和ytest为随机森林运行本身指定了测试集，因此它使用该测试集而不是随机选择的OOB样本。如果是这种情况，那么您的两次运行将使用不同的测试数据集，从而产生不同的结果。