我想通过每棵树得到每个类的分类概率
(1)输出单个输出，但其类型为响应，而不是概率:
predict(rf_cl, newdata, predict.all=TRUE)$individual
(2)这输出概率但它属于森林而不是所有的树:
predict(rf_cl, newdata, type="prob")
(3)当我尝试这个时，我得到了与第一个相同的输出。
predict(rf_cl, newdata, predict.all=TRUE, type="prob")$individual
我在网上找了很长时间。但是没有用。请帮助或尝试给一些想法如何实现这一目标。提前谢谢。
randomForest决策树集成的成员决策树使其"纯净";预测。即获胜类别的概率为1.0，其他所有类别的概率为0.0。
随机森林使用投票机制计算聚合概率- "纯"每个类的预测数(也就是投票数)除以成员决策树的总数。了解这一点将有助于您选择决策树的数量，以达到所需的"精度"。的总概率，并避免任何联系。例如，在对二进制目标建模时，您应该选择奇数个成员决策树，以避免0.5与0.5的平局。