我有一个基于随机森林生成的模型。模型中有一个名为call的属性，它会告诉我实际调用的randomForest函数是什么。

我想获取这个参数，从模型中删除一列，然后再次运行它。

例如：

library(randomForest)data(iris)iris.rf <- randomForest(Species~.-Sepal.Length,  data=iris, prox=TRUE)iris.rf$call# 我想同时删除Sepal.Length字段# 调用应该变成# randomForest(Species~.-Sepal.Length-Sepal.Width,  data=iris, prox=TRUE)

我尝试将其转换为列表，粘贴新的参数，然后再次添加到iris.rf[[2]]中，但它会粘贴到公式的所有部分。

我无法去除call类别，修改它然后使用eval()再次运行它。

回答：

你可以对paste0对象使用parse来获取一个新的表达式。然后你可以将这个新对象作为调用来评估。

可能像这样：

> iris.rf$call[[2]][3] <- parse(text = with(iris.rf, {      paste0(call[[2]][3], " - ", rownames(importance)[1])  }))> eval(iris.rf$call)## 调用:#  randomForest(formula = Species ~ . - Sepal.Length - Sepal.Width,      #               data = iris, prox = TRUE) #                随机森林类型: 分类#                      树的数量: 500# 在每次分裂时尝试的变量数量: 1##         OOB估计的错误率: 3.33%# 混淆矩阵:#            setosa versicolor virginica class.error# setosa         50          0         0        0.00# versicolor      0         47         3        0.06# virginica       0          2        48        0.04

请注意，虽然eval(parse(text = ...))在这个任务中运行得很好，但它并不是推荐的做法。