r - R ranger 包中的预测概率

我正在尝试使用随机森林分类在 R 中构建模型。 (通过 Ned Horning 编辑代码)我首先使用 randomForest 包，但后来发现 ranger ，它 promise 更快的计算。
首先，我使用下面的代码在将模型与 randomForest 拟合后获得每个类的预测概率:

predProbs <- as.data.frame(predict(randfor, imageBlock, type='prob'))

这里的概率类型如下:
我们在模型中有 500 棵树，其中 250 棵树表示观察结果为 1 类，因此概率为 250/500 = 50%
在 ranger 中，我意识到没有 type = 'prob' 选项。
我搜索并尝试了一些调整，但没有任何进展。我需要一个包含 ranger 包的上述概率的对象。
任何人都可以就这个问题提供一些建议吗？

最佳答案

您需要训练一个“概率分类器”类型的 ranger 对象:

library("ranger")
iris.ranger = ranger(Species ~ ., data = iris, probability = TRUE)

当在 predict.ranger 函数中使用时，此对象计算矩阵 (n_samples, n_classes):

probabilities = predict(iris.ranger, data = iris)$predictions

关于r - R ranger 包中的预测概率，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题：https://stackoverflow.com/questions/55654644/