RandomForest不计算OOB误差

Question

我是随机森林模型领域的新手，并试图解释几个RF模型的输出。所使用的数据集相当大(大约5,000行及以上，5个预测变量，都是数字的)，而模型(使用R包randomForest和RandomForestSRC进行比较和更好的绘图)似乎运行得很好，而且我得到了大约40%的解释%var，因为某种原因，我似乎无法计算OOB错误。它应该一起出现在RF摘要中的混淆矩阵中，但我所得到的只是例如：

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我目前使用randomForest包运行的代码是：

rf3 <-randomForest(fishing_hours ~ . , data = data_fish, ntree = 1000, importance=TRUE, do.trace=100)

尝试使用rf3$err.rate[,1]访问OOB错误率时，当结果或NAs列出时，我将获得NULL，并绘制rf3如下所示：

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我正在做一个回归-是否有机会获得错误率或其他有用的模型性能指标的建议？

任何帮助，非常感谢-乐意分享一个样本数据集，如果需要。

Answer 1

random.forest包仅在进行分类时计算OOB错误(err.rate)和confusion矩阵。

均方误差通常用于确定回归问题的错误率，您可以从models$mse访问它。

在CrossValidated上的这个答案也可能有帮助：https://stats.stackexchange.com/questions/305046/best-way-to-evaluate-a-random-forest-model-accuracy-on-continuous-data