Я новичок в R и в настоящее время работаю с RandomForest Analysis. Мне нужно создать как минимум 100 копий модели RF, каждая из которых содержит разные данные испытаний / поездов. Я хотел бы автоматизировать задачу, оборачивая код в al oop, если это возможно, и сохранить результаты каждой модели. Без al oop мне придется каждый раз запускать код и вручную записывать вывод.
Это мой код:
#split data into 80 for training/20 for testing
obs_split <- obs_split %>%
split(if_else(runif(nrow(.)) <= 0.8, "train", "test"))
map_int(obs_split, nrow)
# grow random forest with ranger package
detection_freq <- mean(obs_split$train$species_observed)
# ranger requires a factor response to do classification
obs_split$train$species_observed <- factor(obs_split$train$species_observed)
rf <- ranger(formula = species_observed ~ .,
data = obs_split$train,
importance = "impurity",
probability = TRUE,
replace = TRUE,
sample.fraction = c(detection_freq, detection_freq))
Буду признателен за любое решение! Спасибо