在R中建造随机森林：RandomForest功能失败

Question

my_data.csv

的数据。但是，为了重现性，这是在R.

中创建的一个简单数据集

# Load the necessary package
library(randomForest)
    
# Create a sample dataset  
set.seed(123)  
data <- data.frame(
  var1 = rnorm(100),  
  var2 = sample(letters[1:3], 100, replace = TRUE),  
  target = sample(0:1, 100, replace = TRUE)  
)
 
# Split the data into features (x) and target (y)  
x <- data[, -ncol(data)]  
y <- data[, ncol(data)]

# Try to build the random forest model
model <- randomForest(x = x, y = y, ntree = 500)  

我确实在这个项目中进行分类。在我的初始帖子中，我应该更清楚。我的真实世界数据以及所提供的示例中的目标变量代表了分类类（在示例中，

target

变量具有0和1的值，是类标签）。

我期望

randomForest

功能建立一个分类 - 带有500棵树的面向随机森林模型。该模型应采用输入功能

x

，并使用它们来预测分类目标变量。成功执行后，我应该获得一个训练有素的模型对象，可以用来预测新数据类并评估可变重要性对于分类目的。

当我使用我的真实世界数据（来自

y

）运行上述代码时，我会遇到错误。但是，使用提供的示例数据，使用

my_data.csv

版本4.7-1.2，我收到警告：“响应具有五个或更少的唯一值。您确定要进行回归吗？”该警告表明该功能如何将我的数据解释为手头的任务可能存在问题。
    

使响应成为一个因素。

randomForest

giving

y <- factor(y)
 
model <- randomForest(x = x, y = y, ntree = 500)  
model