本文章介绍了如何使用R语言实现随机森林回归算法，并探讨了其在预测分析中的有效应用。通过实例讲解了模型构建和优化的过程。
这段文字主要介绍使用R语言进行随机森林回归和其他两种回归方法的实现过程。
首先加载必要的库：
```r
library(lattice)
library(grid)
library(DMwR)
library(rpart)
library(ipred)
library(randomForest)
```
接着，利用`randomForest`, `ipred`, 和 `rpart`三个包来进行随机森林、装袋算法和回归树的建模。前两种方法可以处理缺失数据，但是随机森林模型不能直接使用含有缺失值的数据集。
对于原始数据：
```r
data(algae)
algae <- algae[-manyNAs(algae,0.2), ]
```
这里删除了包含超过20% NA值的行，并通过`knnImputation()`函数进行平均值填充，以处理剩余的NA值。
```r
clean.algae <- knnImputation(algae,k=10)
```
然后使用回归树模型计算：
```r
model.tree=rpart(a1 ~ ., data = clean.algae[, 1:12])
summary(model.tree)
pre.tree <- predict(model.tree, clean.algae)
plot(pre.tree~clean.algae$a1)
nmse1 <- mean((pre.tree- clean.algae[,a1])^2)/mean((mean(clean.algae[,a1])- clean.algae[,a1])^2)
```
上述代码创建了回归树模型，并预测其结果，最后计算了均方误差（NMSE）。
5星
