带有随机森林的图像分类(光栅堆栈)(包裹护林员)

我正在使用R包护林员对随机森林进行拟合以对光栅图像进行分类.预测函数产生错误,此后我提供了一个可重现的例子.

library(raster)
library(nnet)
library(ranger)
data(iris)

# put iris data into raster
r<-list()
for(i in 1:4){
  r[[i]]<-raster(nrows=10, ncols=15)
  r[[i]][]<-iris[,i]
}
r<-stack(r)
names(r)<-names(iris)[1:4]

# multinom (an example that works)
nn.model <- multinom(Species ~ ., data=iris, trace=F)
nn.pred<-predict(r,nn.model)

# ranger (doesn't work)
ranger.model<-ranger(Species ~ ., data=iris)   
ranger.pred<-predict(r,ranger.model)

给出的错误是

Error in v[cells, ] <- predv : incorrect number of subscripts on matrix

虽然我的真实数据的错误是

Error in p[-naind, ] <- predv : number of items to replace is not a
multiple of replacement length

我唯一想到的是,ranger.prediction对象包含了除感兴趣的预测之外的几个元素.无论如何,如何使用游侠在光栅堆栈上进行预测?

最佳答案
您可以通过在插入符号包的train函数内训练模型,从栅格堆栈上的游侠模型运行预测:

library(caret)
ranger.model<-train(Species ~ ., data=iris,method = "ranger")  
ranger.pred<-predict(r,ranger.model)

但是,如果要预测标准误差,则不起作用,因为列车对象的预测函数不接受type =’se’.我通过使用此文档为此目的构建函数来解决这个问题:

https://cran.r-project.org/web/packages/raster/vignettes/functions.pdf

# Function to predict standard errors on a raster
predfun <- function(x, model, type, filename)
{
  out <- raster(x)
  bs <- blockSize(out)
  out <- writeStart(out, filename, overwrite=TRUE)
  for (i in 1:bs$n) {
    v <- getValues(x, row=bs$row[i], nrows=bs$nrows[i])
    nas<-apply(v,1,function(x) sum(is.na(x)))
    p<-numeric(length = nrow(v))
    p[nas > 0]<-NA
    p[nas == 0]<-predict(object = model,
                         v[nas == 0,],
                     type = 'se')$se
    out <- writeValues(out, p, bs$row[i])
  }
  out <- writeStop(out)
  return(out)
}

# New ranger model 
ranger.model<-ranger(Species ~ .
                     , data=iris
                     , probability=TRUE
                     , keep.inbag=TRUE
                     )
# Run predictions
se<-predfun(r
            , model = ranger.model
            , type = "se"
            , filename = paste0(getwd(),"/se.tif")
            )

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