如何将R randomForest包与观测砝码一起使用？我知道此程序包中没有这样的选项。我有两个问题：
使用randomForest软件包可以解决此问题吗？现在，我将从权重作为概率的数据中抽取样本，以便至少可以模拟它：
m = dim(data)[1]
sample(data, m, replace=TRUE, prob=weights)
它的工作原理还有其他（更好）的解决方案吗？
randomForest软件包是否有替代品？我找到了party程序包（cforest），但是在内存管理方面很糟糕（或者我不能像使用randomForest程序包那样使用它）。我有大约200k观察值和30-40个变量。编辑：
抱歉，无法澄清细节。我正在使用
randomForest包来解决回归问题（而不是分类）。这是一个时间序列，每个观察都有其分量。稍后，此权重用于确定测试观察结果之间的模型性能。 y变量是连续的。 最佳答案
randomForest确实具有“ classwt”参数，该参数应允许您考虑差异抽样概率甚至差异成本。诚然，它被回归忽略了。也许您应该解释为什么需要使用加权以及使用哪种类型的y变量。
关于r - 将观察权重合并到randomForest包中，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题：https://stackoverflow.com/questions/9860252/