Ensemble 3 : Random Forest

#Ensemble - randomForest
iris$Species <- as.character(iris$Species)
iris$Species[iris$Species !="setosa"] <- "non setosa"
iris$Species <- as.factor(iris$Species)

#randomForest
library(randomForest)
iris_rf = randomForest(Species ~., data = iris)
iris_rf

#test/train data
library(caret)
tmp = sample(1:150,120)
iris_tr = iris[tmp,]
iris_test = iris[-tmp,]
rf_test = randomForest(Species ~., data = iris_test)
irisrf_pred = predict(iris_rf, iris_test)
table(irisrf_pred, iris_test$Species)

Error rate = 0, Accuracy = 1로 결과값이 도출된다.
Tree의 개수는 randomForest 패키지의 기본값 대로 500을 사용한다. 트리의 개수에 따라 결과에 큰 차이가 없기 때문에 따로 변경하지 않고 그대로 사용하였다.