这是r中的随机森林模型。这是一个基于ladbroke赔率的足球预测模型。它预测匹配的全时结果(FTR)。
zmodel <- randomForest(traindata$FTR ~ traindata$LBH + traindata$LBD + traindata$LBA)
我试过用火车数据本身做预测
predict(zmodel,newdata = traindata)
然后,我对新的测试数据进行了预测。
predict(zmodel,newdata = testdata)
虽然测试数据和列车数据不同,但我得到了相同的预测结果。我究竟做错了什么?
是否可以对列车数据中行数不同的数据进行预测?
我假设您已正确地将数据拆分为训练和测试数据集(具有不同的观察结果)。值得检查一下。
代替:
zmodel <- randomForest(traindata$FTR ~ traindata$LBH + traindata$LBD + traindata$LBA)
尝试:
zmodel <- randomForest(FTR ~ LBH + LBD + LBA, data = traindata)
这将适用于不同长度的训练和测试数据集。例如:
predictForest1 = predict(zmodel, newdata = traindata)
predictForest2 = predict(zmodel, newdata = testdata)