随机森林的 10 折交叉验证
再回到之前的随机森林（希望还没忘记，机器学习算法-随机森林初探（1））
library(randomForest)
set.seed(304)
rf1000 除了 OOB，我们还可以怎么评估模型的准确性呢？这里没有测试集，那么就拿原始数据做个评估吧（注意：这样会低估预测错误率）：
# 查看模型的类，为randomForest
class(rf1000)
## [1] "randomForest"
# 查看 predict 函数的帮助，默认帮助信息为通用函数 predict 的
# ?predict
# 查看 randomForest 类的 predict 的帮助（predict+'.'+类名字)
# 像 print 此类函数，也是如此查看帮助或源码
# type 参数: response 表示返回分类的值；prob 表示分类的概率；vote 表示 vote counts
# ?predict.randomForest开始预测
preds 查看下preds对象，显示的是每个样品被预测为属于什么类。
preds
## DLBCL_1 DLBCL_2 DLBCL_3 DLBCL_4 DLBCL_5 DLBCL_6 DLBCL_7 DLBCL_8 DLBCL_9 DLBCL_10 DLBCL_11
## DLBCL DLBCL DLBCL DLBCL DLBCL DLBCL DLBCL DLBCL DLBCL DLBCL DLBCL
## DLBCL_12 DLBCL_13 DLBCL_14 DLBCL_15 DLBCL_16 DLBCL_17 DLBCL_18 DLBCL_19 DLBCL_20 DLBCL_21 DLBCL_22
## DLBCL DLBCL DLBCL DLBCL DLBCL DLBCL DLBCL DLBCL DLBCL DLBCL DLBCL
## DLBCL_23 DLBCL_24 DLBCL_25 DLBCL_26 DLBCL_27 DLBCL_28 DLBCL_29 DLBCL_30 DLBCL_31 DLBCL_32 DLBCL_33
## DLBCL DLBCL DLBCL DLBCL DLBCL DLBCL DLBCL DLBCL DLBCL DLBCL DLBCL
## DLBCL_34 DLBCL_35 DLBCL_36 DLBCL_37 DLBCL_38 DLBCL_39 DLBCL_40 DLBCL_41 DLBCL_42 DLBCL_43 DLBCL_44
## DLBCL DLBCL DLBCL DLBCL DLBCL DLBCL DLBCL DLBCL DLBCL DLBCL DLBCL
## DLBCL_45 DLBCL_46 DLBCL_47 DLBCL_48 DLBCL_49 DLBCL_50 DLBCL_51 DLBCL_52 DLBCL_53 DLBCL_54 DLBCL_55
## DLBCL DLBCL DLBCL DLBCL DLBCL DLBCL DLBCL DLBCL DLBCL DLBCL DLBCL
## DLBCL_56 DLBCL_57 DLBCL_58 FL_1 FL_2 FL_3 FL_4 FL_5 FL_6 FL_7 FL_8
## DLBCL DLBCL DLBCL FL FL FL FL FL FL FL FL
## FL_9 FL_10 FL_11 FL_12 FL_13 FL_14 FL_15 FL_16 FL_17 FL_18 FL_19
## FL FL FL FL FL FL FL FL FL FL FL
## Levels: DLBCL FL计算模型效果评估矩阵（也称混淆矩阵），敏感性、特异性 100%。完美的模型！！！（这里主要是看下predict如何使用，完美的模型只是说构建的完美，不能表示预测性能的完美，因为没有用独立数据集进行评估。）
library(caret)
## Warning: package 'caret' was built under R version 4.0.3
## Loading required package: lattice
## Loading required package: ggplot2
##
## Attaching package: 'ggplot2'
## The following object is masked from 'package:randomForest':
##
## margin
caret::confusionMatrix(preds, metadata[[group]])
## Confusion Matrix and Statistics
##
## Reference
## Prediction DLBCL FL
## DLBCL 58 0
## FL 0 19
##
## Accuracy : 1
## 95% CI : (0.9532, 1)
## No Information Rate : 0.7532
## P-Value [Acc > NIR] : 3.343e-10
##
## Kappa : 1
##
## Mcnemar's Test P-Value : NA
##
## Sensitivity : 1.0000
## Specificity : 1.0000
## Pos Pred Value : 1.0000
## Neg Pred Value : 1.0000
## Prevalence : 0.7532
## Detection Rate : 0.7532
## Detection Prevalence : 0.7532
## Balanced Accuracy : 1.0000
##
## 'Positive' Class : DLBCL
##predict还可以返回分类的概率 (有了这个是不是就可以绘制 ROC 曲线和计算AUC 值了)。
preds_prob predict还可以返回分类的vote值。
preds_prob 前面主要是学习下predict和confusionMatrix函数的使用。把前面的代码串起来，就构成了一个随机森林的 10 折交叉验证代码：
# https://stackoverflow.com/questions/47960427/how-to-calculate-the-oob-of-random-forest
K = 10
m = nrow(expr_mat)
set.seed(1)
kfold 查看下10 折交叉验证的预测结果
kfold_estimate
## preds real
## DLBCL_3 DLBCL DLBCL
## DLBCL_8 DLBCL DLBCL
## DLBCL_9 DLBCL DLBCL
## DLBCL_35 DLBCL DLBCL
## DLBCL_57 DLBCL DLBCL
## FL_9 DLBCL FL
## FL_10 DLBCL FL
## FL_18 FL FL
## DLBCL_15 DLBCL DLBCL
## DLBCL_16 DLBCL DLBCL
## DLBCL_40 DLBCL DLBCL
## DLBCL_41 DLBCL DLBCL
## DLBCL_42 DLBCL DLBCL
## DLBCL_44 DLBCL DLBCL
## DLBCL_51 DLBCL DLBCL
## DLBCL_53 DLBCL DLBCL
## DLBCL_5 DLBCL DLBCL
## DLBCL_20 DLBCL DLBCL
## DLBCL_25 DLBCL DLBCL
## DLBCL_32 DLBCL DLBCL
## DLBCL_38 DLBCL DLBCL
## FL_2 DLBCL FL
## FL_12 DLBCL FL
## FL_16 FL FL
## DLBCL_4 DLBCL DLBCL
## DLBCL_6 DLBCL DLBCL
## DLBCL_10 DLBCL DLBCL
## DLBCL_14 DLBCL DLBCL
## DLBCL_18 DLBCL DLBCL
## DLBCL_39 DLBCL DLBCL
## FL_1 DLBCL FL
## FL_6 FL FL
## DLBCL_17 DLBCL DLBCL
## DLBCL_19 DLBCL DLBCL
## DLBCL_22 DLBCL DLBCL
## DLBCL_33 DLBCL DLBCL
## DLBCL_36 DLBCL DLBCL
## DLBCL_45 DLBCL DLBCL
## DLBCL_47 DLBCL DLBCL
## FL_11 DLBCL FL
## DLBCL_13 DLBCL DLBCL
## DLBCL_23 DLBCL DLBCL
## DLBCL_37 DLBCL DLBCL
## DLBCL_52 DLBCL DLBCL
## FL_3 FL FL
## FL_5 FL FL
## FL_17 DLBCL FL
## FL_19 FL FL
## DLBCL_11 DLBCL DLBCL
## DLBCL_12 DLBCL DLBCL
## DLBCL_27 DLBCL DLBCL
## DLBCL_28 DLBCL DLBCL
## DLBCL_54 DLBCL DLBCL
## DLBCL_56 DLBCL DLBCL
## DLBCL_58 DLBCL DLBCL
## FL_14 DLBCL FL
## DLBCL_1 DLBCL DLBCL
## DLBCL_26 FL DLBCL
## DLBCL_29 FL DLBCL
## DLBCL_43 DLBCL DLBCL
## DLBCL_50 DLBCL DLBCL
## FL_8 DLBCL FL
## FL_15 FL FL
## DLBCL_2 DLBCL DLBCL
## DLBCL_7 DLBCL DLBCL
## DLBCL_48 DLBCL DLBCL
## DLBCL_55 DLBCL DLBCL
## FL_4 FL FL
## FL_7 FL FL
## FL_13 FL FL
## DLBCL_21 DLBCL DLBCL
## DLBCL_24 DLBCL DLBCL
## DLBCL_30 DLBCL DLBCL
## DLBCL_31 DLBCL DLBCL
## DLBCL_34 DLBCL DLBCL
## DLBCL_46 DLBCL DLBCL
## DLBCL_49 DLBCL DLBCL计算模型效果评估矩阵（也称混淆矩阵）。准确性值为0.8581，OOB 的错误率是88.31%，相差不大。但Kappa值不算高0.5614，这也是数据集中两个分组的样本数目不均衡导致的。
library(caret)
caret::confusionMatrix(kfold_estimate$preds, kfold_estimate$real)
## Confusion Matrix and Statistics
##
## Reference
## Prediction DLBCL FL
## DLBCL 56 9
## FL 2 10
##
## Accuracy : 0.8571
## 95% CI : (0.7587, 0.9265)
## No Information Rate : 0.7532
## P-Value [Acc > NIR] : 0.01936
##
## Kappa : 0.5614
##
## Mcnemar's Test P-Value : 0.07044
##
## Sensitivity : 0.9655
## Specificity : 0.5263
## Pos Pred Value : 0.8615
## Neg Pred Value : 0.8333
## Prevalence : 0.7532
## Detection Rate : 0.7273
## Detection Prevalence : 0.8442
## Balanced Accuracy : 0.7459
##
## 'Positive' Class : DLBCL
##
# 结果如下其它指标前面大都有讲述或?confusionMatrix可看到对应的计算公式。
重点看下Kappa系数，其也是评估分类准确性的一个指标。在模型评估指标一文有提到，准确性值在各个分类样本不平衡时会更多偏向样品多的类。而Kappa系数则可以综合评估这种不平衡性。Kappa系数在-1和1之间，值越大表示模型性能越好。
-
Kappa=0说明模型和瞎猜差不多。 -
Kappa>0.4说明模型还行。 -
Kappa>0.4说明模型挺好的。 - 这几个标准未找到确切文献，仅供参考来理解 Kappa 系数。
其计算公式如下：
服务器托管，北京服务器托管，服务器租用 http://www.fwqtg.net
机房租用，北京机房租用，IDC机房托管， http://www.e1idc.net
