预测随机森林包函数给出了随机森林不同的结果与XTEST和

Question

我感到当我跑这样的代码我得到不同的结果感到困惑ytest选项：

set.seed(100) 
test1<-randomForest(BinaryY~., data=Xvars, trees=51, mtry=5, seed=200) 
predict(test1, newdata=cbind(NewBinaryY, NewXs), type="response") 

和验证码：

set.seed(100) 
test2<-randomForest(BinaryY~.,data=Xvars,trees=51, mtry=5,seed=200,xtest=NewXs, ytest=NewBinY) 

我认为两个森林的混淆矩阵由于具有相同的种子设置而是相同的，但它们与预测值以及投票不同。起初我认为这只是关系破裂的方式，所以我把树的数量改成了奇数，所以没有关系了。

任何人都可以阐明我所希望的是一种简单的疏忽吗？我只是无法弄清楚为什么应用于NewBinaryYs和NewX数据集的这两个森林的预测结果不一样。

此外，我注意到，结果是相同的，当我只使用1棵树。

感谢您的任何提示和帮助。

Answer 1

我相信xtest和ytest会为随机森林运行本身指定测试集，以便它使用它而不是随机选择的OOB样本。如果是这种情况，那么您的两次运行使用不同的测试数据集，创建不同的结果。