R中模型拟合时的ID场排除

Question

我有一个简单的随机森林模型，我已经创建并测试了R。目前，我已经从我的培训/测试数据框架中排除了一个内部公司ID。在R中是否有一种方法，我可以在我的数据中包括这一列，并让我的模型的培训/执行忽略这个字段？

显然，我不希望该模型试图将其合并为一个变量，但是在导出数据并添加预测结果的列时，我需要内部id来绑定其他客户数据，以便知道哪些客户被分类为

我只是使用来自randomForest库的开箱即用的随机森林函数。

#divide data into training and test sets
set.seed(3)
id<-sample(2,nrow(Churn_Model_Data_v2),prob=c(0.7,0.3),replace = TRUE)
churn_train<-Churn_Model_Data_v2[id==1,]
churn_test<-Churn_Model_Data_v2[id==2,]

#changes Churn data 1/2 to a factor for model
Churn_Model_Data_v2$`Churn` <- as.factor(Churn_Model_Data_v2$`Churn`)
churn_train$`Churn` <- as.factor(churn_train$`Churn`)
#churn_test$`Churn` <- as.factor(churn_test$`Churn`)

bestmtry <- tuneRF(churn_train,churn_train$`Churn`, stepFactor = 1.2, 
improve =0.01, trace=T, plot=T )

#creates model based on training data, views model
churn_forest <- randomForest(`Churn`~. , data= churn_train )
churn_forest


#shows us what variables are most important
importance(churn_forest)
varImpPlot(churn_forest)

#predicts churn diagnosis on test data
predict_churn <- predict(churn_forest, newdata = churn_test, type="class")
predict_churn

Answer 1

排除特定列或列集的简单示例如下

library(MASS)
temp<-petrol
randomForest(No ~ .,data = temp[, !(colnames(temp) %in% c("SG"))]) # One Way
randomForest(No ~ .-SG,data = temp) #Another way with similar result

这种排除方法在R中的其他函数/算法中也是有效的。