У меня есть простая модель случайного леса, которую я создал и протестировал в R. На данный момент я исключил внутренний идентификатор компании из моих кадров данных обучения / тестирования.Есть ли способ в R, чтобы я мог включить этот столбец в свои данные и чтобы тренировка / выполнение моей модели игнорировало поле?
Я, очевидно, не хотел бы, чтобы модель пыталась включить ее в качестве переменной, но при экспорте данных с добавлением столбца прогнозируемого результата мне понадобится этот внутренний идентификатор, чтобы связать его с другим клиентом.данные, так что я знаю, какие клиенты были классифицированы как
Я просто использую готовую функцию случайного леса из библиотеки randomForest
#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