手动计算 randomForest() 残差

Question

在我看来，在回归案例中使用随机森林进行预测的过程并不简单，因为我得到的结果与内置过程不同：

set.seed(1)
wyn <- randomForest(y = iris[, 1], x = iris[, -1])
(wyn) #Mean of squared residuals: 0.1341068

response=predict(wyn, iris[, -1]) # is it ok ? below to lines gives different output

mean((iris[,1]-wyn$predicted)^2) #returns 0.1341068
mean((iris[,1]-response)^2) # returns 0.07259335


plot(wyn$predicted,response) # almost but not identical

我在上面使用predict() 有什么问题？

Answer 1

好的，现在我知道了：

#returns out-of-bag error
mean((iris[,1]-wyn$predicted)^2) #returns 0.1341068 

#returns error calculated on whole dataset
mean((iris[,1]-response)^2) # returns 0.07259335