我正在尝试创建一个动态的机器学习应用，允许用户上传数据集，并使用随机森林模型预测数据集的第一列。

我在使用randomforest()函数时遇到了问题，特别是当我尝试将响应变量指定为数据集的第一列时。以下面的例子为例，我使用了iris数据集，并将响应变量Species移动到第一列的位置。

这是我的尝试：

model <- randomForest(names(DATA[1]) ~ ., data = DATA, ntree = 500, mtry = 3, importance = TRUE)

然而，这不起作用。我得到的错误是：

错误：变量长度不同（发现于’Species’）

只有当我手动指定响应变量时，应用和函数才似乎能正常工作，像这样：

model <- randomForest(Species ~ ., data = DATA, ntree = 500, mtry = 3, importance = TRUE)

我尝试使用paste()函数来解决这个问题，但没有成功。

我应该如何编写代码才能让它正常工作呢？

回答：

看起来你想从字符串中构建一个公式。你可以使用eval和parse来实现。像这样应该可以工作：

model <- randomForest(eval(parse(text = paste(names(DATA)[1], "~ ."))),                       data = DATA, ntree = 500, mtry = 3, importance = TRUE)

使用原始iris数据集的例子：

model <- randomForest(eval(parse(text = paste(names(iris)[5], "~ ."))),                       data = iris, ntree = 500, mtry = 3, importance = TRUE)modelCall: randomForest(formula = eval(parse(text = paste(names(iris)[5],      "~ ."))), data = iris,               ntree = 500, mtry = 3, importance = TRUE)            Type of random forest: classification                 Number of trees: 500No. of variables tried at each split: 3        OOB estimate of  error rate: 4%Confusion matrix:           setosa versicolor virginica class.errorsetosa         50          0         0        0.00versicolor      0         47         3        0.06virginica       0          3        47        0.06