随机森林
- 1.1定义
- 1.2随机森林的随机性体现的方面
- 1.3 随机森林的重要作用
- 1.4 随机森林的构建过程
- 1.5 随机森林的优缺点
- 2. 随机森林参数描述
- 3. 分类随机森林的代码实现
1.1定义
- 随机森林是一种有监督学习算法，是以决策树为基学习器的集成学习算法。
- 随机森林非常简单，易于实现，计算开销也很小，在分类和回归表现出非常惊人的性能，因此，随机森林被誉为"代表集成学习技术水平的方法"
1.2随机森林的随机性体现的方面
- 数据集的随机选择
- 从原始数据集中采取《有放回的抽样bagging》,构造子数据集，子数据集的数据量和原始数据集相同，不同子数据集的元素可以重复，同一子数据集中的元素也可以重复
- 待选特征的随机选取
- 随机森林中的子树的每一个分裂过程并未用到所有的待选特征，而是从所有的待选特征中随机选取一定的特征，之后再随机选取的特征中选取最优的特征
1.3 随机森林的重要作用
- 可用于分类问题和回归问题
- 可以解决模型过拟合的问题，如果随机森林中的树足够多，那么分类器就不会出现过拟合
- 可以检测出特征的重要性，从而选取好的特征
1.4 随机森林的构建过程
- 1.从原始数据集中随机有放回采样取出m个样本生成m个训练集
- 2.对m个训练集，分别训练m个决策树模型
- 3.对于单个决策树模型，假设训练样本特征的个数为n,每次分裂时根据信息增益/信息增益比/基尼系数，选择最好的特征进行分裂
- 4.将生成的多棵决策树组成随机森林，对于分类问题，按照多棵树分类器投票决定最终分类的结果；对于回归问题，由多棵树预测值的均值决定最终预测结果
1.5 随机森林的优缺点
- 优点
- 采用了集成算法，本身精度比大多数单个算法要好，即准确性高
- 两个随机性引入，使得随机森林不容易陷入过拟合(样本随机，特征随机)
- 两个随机性引入，使得随机森林具有一定的抗噪声能力，对比其它算法具有一定的优势
- 能够处理很高的维度(feature很多)的数据，并且不同做特征选择，对数据集的适应能力强：即能处理离散型数据，也能处理连续型数据
- 在训练过程中，能够检测到feature间的互相影响，且可以得出feature的重要性，具有一定的参考意义
- 缺点
- 当随机森林中的决策树个数很多时，训练时需要的空间和时间会比较大
2. 随机森林参数描述
- 分类参数
| 参数 | 含义 |
|---|---|
| n_estimators | 树的数量，即基评估器的数量。这个参数对随机森林模型的精确性影响是单调的，n_estimators越大,模型的效果越好。但是，任何一个模型都有决策边界，n_estimators达到一定的程度之后，随机森林的精确性往往不在上升或开始波动，并且，n_estimators越大，需要的计算量和内存也越大，训练的时间也会越来越长，对于这个参数，希望在训练难度和模型效果之间取得平衡；默认值在现有版本的sklearn中是10，但是在即将更新的0.22版本中，这个默认值会被修正为 100 |
| random_state | 控制生成森林的模式，用来固定森林中树的随机性，当random_state固定时，随机森林中生成是一组固定的树 |
| bootstrap | 控制抽样技术参数，boostrap默认为TRUE,代表采用有放回的随机抽样技术 |
| oob_score | 被忽略或者一次都没被采集到的样本叫做obb袋外数据；即在使用随机森林时，可以不划分测试集和训练集，用袋外数据即可测试；将oob_score=True,训练完毕后，可以用obb_score_查看在袋外数据上的测试结果 |
| cirterion | 不纯度衡量指标，有基尼系数和信息熵两种选择 |
| max_depath | 树的最大深度，超过最大深度的树枝都会剪掉 |
| min_samples_leaf | 一个节点在分枝后的每个子节点都必须包含至少min_samples_leaf个训练样本，否则分支都不会发生 |
| min_samples_split | 一个节点必须包含至少min_samples_split个训练样本，这个节点才允许分枝，否则不允许分枝 |
| max_features | 限制分枝时考虑的特征个数，超过限制个数的特征都会被舍弃，默认值为总特征个数开平方取整 |
| min_impurity_decrease | 限制信息增益的大小，信息增益小于设定数值的分枝不会发生 |
- 回归参数
from sklearn.ensemble import RandomForestRegression
- 所有参数，属性，接口，全部和随机分类器一致，仅有不同的就是回归树与分类树的不同，不纯度指标，参数
Criterion不一致 Criterion参数，回归树衡量分支质量的指标，支持的标准有三种
| 参数 | 含义 |
|---|---|
| mse | 使用均方误差(mean squared error(MSE)，父节点与子节点之间的均方误差的差额将被用来作为特征选择的标准，这种方法通过使用叶子结点的均值来最小化L2损失 |
| friedman_mse | 使用费尔德曼均方误差，这种指标使用费尔德曼针对潜在分支中的问题改进后的均方误差 |
| mae | 使用绝对平均误差(mean absolute error)，这种指标使用叶节点的中值来最小化L1损失 |
3. 分类随机森林的代码实现
-
分类
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
-
obb_score_重要参数from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier from sklearn.datasets import load_wine wine=load_wine() rfc=RandomForestClassifier(n_estimators=25,oob_score=True) rfc=rfc.fit(wine.data,wine.target) rfc.oob_score_ #0.9606741573033708 -
随机森林与决策树的效果对比
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier from sklearn.datasets import load_wine from sklearn.model_selection import train_test_split wine=load_wine() #随机森林与决策树的对比 x_train,x_test,y_train,y_test=train_test_split(wine.data,wine.target,test_size=0.3) clf=DecisionTreeClassifier(random_state=0) rfc=RandomForestClassifier(random_state=0) clf=clf.fit(x_train,y_train) rfc=rfc.fit(x_train,y_train) score_c=clf.score(x_test,y_test) score_r=rfc.score(x_test,y_test) print(score_c,score_r) #0.8518518518518519 0.9629629629629629 -
随机森林与决策树在一组交叉验证下的效果对比
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier from sklearn.datasets import load_wine from sklearn.model_selection import cross_val_score import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline wine=load_wine() rfc=RandomForestClassifier(n_estimators=25) rfc_s=cross_val_score(rfc,wine.data,wine.target,cv=10) clf=DecisionTreeClassifier() clf_s=cross_val_score(clf,wine.data,wine.target,cv=10) plt.plot(range(1,11),rfc_s,label='RandomForest') plt.plot(range(1,11),clf_s,label='DecisionTree') plt.legend() plt.show()
-
随机森林与决策树在十组交叉验证下的效果对比
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier from sklearn.datasets import load_wine from sklearn.model_selection import cross_val_score import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline wine=load_wine() rfc_l=[] clf_l=[] for i in range(10):rfc=RandomForestClassifier(n_estimators=25)rfc_s=cross_val_score(rfc,wine.data,wine.target,cv=10).mean()rfc_l.append(rfc_s)clf=DecisionTreeClassifier()clf_s=cross_val_score(clf,wine.data,wine.target,cv=10).mean()clf_l.append(clf_s)plt.plot(range(1,11),rfc_l,label="RangeForest") plt.plot(range(1,11),clf_l,label='DecisionTree') plt.legend() plt.show()
