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文章目錄
- 介紹
- 教程內容
- 加載必要的R包（帶詳細注釋）
- 1. 加載數據
- 2. 數據分割（按Species分層抽樣）
- 3. 數據預處理配方
- 4. 創建隨機森林模型（多分類）
- 5. 創建工作流
- 6. 設置交叉驗證和參數調優
- 7. 參數調優
- 8. 選擇最佳參數
- 9. 最終模型訓練
- 10. 模型預測
- 11. 模型評估
- 11.1 創建結果數據框
- 11.2 計算評估指標
- 11.3 單獨計算每個類別的指標（多分類情況）
- 11.4 計算混淆矩陣
- 12. ROC曲線
- 13. 變量重要性
- 14. 使用last_fit進行最終評估
- 15. DALEX模型可解釋性分析
- 15.1 準備數據
- 15.2 創建DALEX解釋器
- 15.3 全局解釋
- 15.4 本地解釋（測試集第一個樣本）
- 總結
- 系統信息
介紹
本教程實現了一個完整的隨機森林多分類模型構建與解釋流程，涵蓋數據預處理、模型訓練、超參數調優、性能評估及可解釋性分析。隨機森林（Random Forest）是一種強大的集成學習方法，通過構建多棵決策樹并整合其預測結果，顯著提升模型的泛化能力和魯棒性。本流程特別針對多分類任務設計，支持對多個類別的概率預測，并通過交叉驗證優化關鍵參數（如 mtry 和 min_n），確保模型性能最優。
在模型評估階段，代碼提供了全面的分類指標（如準確率、召回率、F1分數）和可視化工具（如混淆矩陣、ROC曲線）。其中，ROC曲線分析不僅展示各類別的分類性能，還計算AUC值及其置信區間，直觀反映模型區分能力。此外，通過DALEX框架，代碼實現了
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