我使用 caret 和 ranger 训练了一个随机森林。

fit <- train(    y ~ x1 + x2    ,data = total_set    ,method = "ranger"    ,trControl = trainControl(method="cv", number = 5, allowParallel = TRUE, verbose = TRUE)    ,tuneGrid = expand.grid(mtry = c(4,5,6))    ,importance = 'impurity')

现在我想查看变量的重要性。然而，以下方法都不起作用：

> importance(fit)Error in UseMethod("importance") : no applicable method for 'importance' applied to an object of class "c('train', 'train.formula')"> fit$variable.importanceNULL> fit$importanceNULL> fitRandom Forest 217380 samples    32 predictorsNo pre-processingResampling: Cross-Validated (5 fold) Summary of sample sizes: 173904, 173904, 173904, 173904, 173904 Resampling results across tuning parameters:  mtry  RMSE        Rsquared   4     0.03640464  0.5378731  5     0.03645528  0.5366478  6     0.03651451  0.5352838RMSE was used to select the optimal model using  the smallest value.The final value used for the model was mtry = 4. 

有谁知道是否以及如何能获取这些信息？

谢谢。

回答：

varImp(fit) 可以帮你获取这些信息。

为了找到这个方法，我查看了 names(fit)，这引导我查看了 names(fit$modelInfo) – 然后你会看到 varImp 是其中一个选项。