ランダムフォレスト（パッケージレンジャー）のイメージ分類（ラスタスタック）

Question

ラスタイメージを分類するためにRパッケージレンジャーを使用してランダムフォレストを作成しています。予測関数はエラーを生成し、以後再現可能な例を提供します。

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) 

指定されたエラーは、V IN

エラー[細胞、] <です - predv：私の実際のデータとの誤差が

ですが、マトリックス上の添字の数が正しくありません

p [-naind、]のエラー< - 置き換えられる項目の数が正しくありません。私の心を交差 交換長の倍数

唯一のものはranger.predictionオブジェクトが関心の予測以外のいくつかの要素が含まれていることです。とにかく、レンジャーを使用してラスタスタックを予測する方法は？

Answer 1

ことがいじるの少し後

library(randomForest) 
rf.model<-randomForest(Species ~ ., data=iris) 
rf.pred<-predict(r,rf.model) 

Answer 2

を助け場合は代わりにレンジャーのランダムフォレストで私のために働い：

pacman::p_load(raster, nnet, 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) # predict(object, newdata, type = c("raw","class"), ...) 

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

as.data.frame(as.matrix(r))はそれをやりました！

免責事項：私はあなたが開いた場合は、あなたの質問に答えを得ることができると思います

identical(iris$Species, ranger.pred$predictions)