randomForest选择回归而不是分类

我在R中使用randomForest包并使用虹膜数据，生成的随机森林是一个分类，但是当我使用具有约700个要素（要素为28x28像素图像中的每个像素）的数据集时，标签列被命名为label，randomForest生成的是回归。我正在使用以下行：

rf <- randomForest(label ~ ., data=train)

为什么使用回归而不是分类？数据通过读取read.csv()。

randomForest将默认为分类或回归，具体取决于变量的类别。所以如果你输入

class(iris$Species)

您会看到这是一个因素。代码中的“标签”很可能是数字，因此randomForest默认为回归。您将需要将其转换为分类因素。您可以通过在read.table中设置colClasses来将其转换或作为因素读取。

这通常是因为您没有告诉R标签是一个类别变量。该read.csv函数尝试猜测每列要使用的类型，如果它看起来像数字列，则将使用它。您可以使用str函数检查R如何存储变量。您可以使用参数强制read.csv将变量作为因子（或数字或...）读取colClasses。或者，您可以在使用该factor功能阅读完标签后将标签更改为一个因子。

如果不是这种情况，那么我们需要有关您的数据的更多信息。str在数据框上运行的结果可能会很有用。