随机森林

Section I: Brief Introduction on Random Forest Random forests have gained huge popularity om applications of machine learning during the last decade due to their good classification performance,scalability, and ease of use . Intuitively, a random forest can be considered as an ensemble of decoson trees. The idea behind a random forest is to average multiple trees that individually suffer from high variance, to build a more robust model that has a better generalization performance and is less susceptible to overfitting. The major steps are summarized here: Step 1: Draw a random boostrap sample

原理 随机森林的原理即将多个决策树放到一起做决断。 决策树原理详见： 机器学习之决策树原理 。 森林：建立多个决策树放到一起，形成一个森林，将测试数据依次输入这多个决策树，得到最终结果。假设有三棵树，输入测试数据后依次得到1，1，0，那么对于分类问题来说，得到的结果为1；对于回归问题来说，得到的结果可以是平均数0.67。 随机： 1、样本的选择随机性：假设有从1到10共十个样本，从这个样本中有放回地抽取六个样本，用这六个样本建立第一个决策树，而不是用所有的样本，这样可以避免过拟合。像以上这样取十次，建立十个决策树，则构成了一个随机森林。 2、特征的选择随机性：像之前的那个例子一样，不一定哪个特征对最终结果有利或有害，所以构建每个决策树时并不用到所有特征，而是无放回地抽取其中几个特征。比如从总的八个特征中选出六个特征参与某个决策树的构建。 python实现 1、导入需要的库 from sklearn . datasets import load_breast_cancer from sklearn . ensemble import RandomForestClassifier from sklearn . model_selection import GridSearchCV from sklearn . model_selection import cross_val_score

/*--> */ /*--> */ /*--> */ /*--> */ /*--> */ /*--> */ /*--> */ /*--> */ 随机森林的主要作用是降低模型的复杂度，解决模型的过拟合问题。 1、随机森林概述 ¶ 随机森林利用随机的方式将许多决策树组合成一个森林，每个决策树在分类的时候投票决定测试样本的最终类别。 2、随机森林算法流程 ¶ 随机森林是非常具有代表性的Bagging集成算法，它的所有基评估器都是决策树，分类树组成的森林就叫做随机森林分类器，回归树所集成的森林就叫做随机森林回归器。其主要包括4个部分：随机选择样本；随机选择特征；构建决策树；随机森林投票分类。 随机森林的分类算法流程如下图： 1.样本选择 自助采样：假设训练数据集包含m个样本，随机从样本集中可放回的抽取m次，得到与训练集数量相同的训练集。经过K轮自助采样，可以得到K个包含m个训练样本的采样集。随机选择样本是有放回！！！ 2.特征选择 在随机森林中，我们不计算所有特征的增益。如果每个特征的样本维度为M，指定一个常数m<<M，随机地从M个特征中选取m个特征。然后计算m个特征的增益，选择最优特征（属性）。若M=m，则与传统决策树相同，一般而言，推荐$m=\log_2{M}$或$m=\sqrt{M}$。随机选择特征是无放回！！！ 3.决策树构建 基于随机采样后采样后的数据集进行多个决策树的构建

关于决策树和随机森林的一些小知识我会在后面陆续更新 决策树属于经典的十大数据分析与挖掘，是一种类似流程图的树结构，其规则就是IF…THE…的思想，可以用于数值型因变量的预测和离散型因变量的分类。该算法简单直观、通俗易懂，不需要研究者掌握任何领域知识或数学推理。而且算法的结果输出具有很强的解释性。通常情况下，将决策树用作很好的预测准确率。 来源： CSDN 作者： Zhongxin#c 链接： https://blog.csdn.net/qq_44852536/article/details/104201215

　　决策树是一种有监督的机器学习算法，它看起来就像是由一系列节点组成的流程图，其中位 于上层节点的值决定下一步走向哪个节点。 　　首先是训练阶段，用训练数据构造一棵树。之后再是测试阶段。决策树跟大多数机器学习方法类似，是一种积极学习的算法，在训练阶段完 成模型的创建。 　　 　　除了设定退出准则外，也可以先创建一棵完整的树，再对其进行修剪，去掉对整个过程没有 　提供太多信息的节点。这个过程叫作剪枝（pruning）。 　　scikit-learn库实现的决策树算法给出了退出方法，使用下面这两个选项就可以达到目的。 　　　　 min_samples_split：指定创建一个新节点至少需要的个体数量。 　　　　 min_samples_leaf：指定为了保留节点，每个节点至少应该包含的个体数量。 　　　　第一个参数控制着决策节点的创建，第二个参数决定着决策节点能否被保留。 　　决策树的另一个参数是创建决策的标准，常用的有以下两个。 　　　　 基尼不纯度（Gini impurity）：用于衡量决策节点错误预测新个体类别的比例。 　　　　 信息增益（Information gain）：用信息论中的熵来表示决策节点提供多少新信息。 上面内容摘自 Robert Layton 的python 　　首先，对于数据，要先提取特征：对于特征的提取大致有几种方法。 1 最简单的就是根据主客场球队

如何理解随机森林RF 1、RF 1.1 原理 　　提到随机森林，就不得不提Bagging，Bagging可以简单的理解为： 　　放回抽样， 　　多数表决（分类）或简单平均（回归）, 基学习器之间属于并列生成，不存在强依赖关系。 引入了随机特征选择： 1、随机选择样本（放回抽样）； 随机选择特征是指在树的构建中，会从样本集的特征集合中随机选择部分特征，然后再从这个子集中选择最优的属 性用于划分 2、随机选择特征； 3、构建决策树； 4、随机森林投票（平均）。 RF通常对分类问题使用简单投票法，回归任务使用简单平均法。 1.2 优缺点 　　随机森林的优点较多，简单总结： 　　1、在数据集上表现良好，相对于其他算法有较大的优势（训练速度、预测准确度）； 　　2、能够处理很高维的数据，并且不用特征选择，而且在训练完后， 给出特征的重要性 ； 　　3、容易做成并行化方法。 　　 　　 RF的缺点 ：在噪声较大的分类或者回归问题上回过拟合。 　　参考： 　　https://blog.csdn.net/qq_28031525/article/details/70207918 来源： CSDN 作者： 御剑归一 链接： https://blog.csdn.net/wj1298250240/article/details/103793003

集成学习—Bagging和随机森林 Bagging Bagging就是 B ootstrap agg regat ing ，自举汇聚法，亦称为装袋法。 与Boosting的不同： Boosting在训练时会使用所有的数据集，而Bagging有其独特的采样方法，也就是Bootstrap 假设有m个样本 D D D ，则每次从样本总体中 随机 选取一个放入 D i D_i D i ​ 中，注意的是该样本并没有在原样本总体中剔除，这样重复m次，得到新的样本 D i D_i D i ​ ， D i D_i D i ​ 中可以有重复的样本，并没有包含 D D D 中所有样本 一个样本在取样的过程中都没有被选到的概率为 ( 1 − 1 m ) m (1-\frac{1}{m})^m ( 1 − m 1 ​ ) m ，当 m → + ∞ m \rightarrow + \infty m → + ∞ 时，概率趋于 1 e \frac{1}{e} e 1 ​ ，则说明在m很大时，新选取的样本是原样本总体的约 64% Boosting的每个基分类器有自身的系数，每次训练时数据集的权重也不同，而Bagging的每个基分类器，每个数据集都是平等同阶的 Boosting的每个基学习器需基于上一个学习器的结果进行学习，所以是串行计算，而Bagging能够实现并行计算 Boosting只能处理二分类任务

文章目录 一、决策树原理 二、查看决策树具体实现过程 三、随机森林 四、实战——这男/女朋友能不能要 一、决策树原理 决策树通过判断特征值是否满足某范围条件（通过if…else对一系列问题进行推导），并选择两条路径中的一条，不断重复这个过程直到最终实现决策。 #下面采用酒的数据进行决策树的建模 #导入numpy import numpy as np #导入画图工具 import matplotlib . pyplot as plt from matplotlib . colors import ListedColormap #导入tree模型和数据集加载工具 from sklearn import tree , datasets #导入数据集拆分工具 from sklearn . model_selection import train_test_split wine = datasets . load_wine ( ) #只选取数据集的前两个特征值 X = wine . data [ : , : 2 ] y = wine . target #将数据集拆分为训练集和测试集 X_train , X_test , y_train , y_test = train_test_split ( X , y ) #现在完成了数据集的拆分，接下来开始用决策树分类器进行分类

前言 随机森林是决策树的集成算法。随机森林包含多个决策树来降低过拟合的风险。随机森林同样具有易解释性、可处理类别特征、易扩展到多分类问题、不需特征缩放等性质。同单一的决策树分类不同的是，随机森林通过多个决策树投票结果进行分类，算法不容易出现过度拟合问题。 随机森林分别训练一系列的决策树，所以训练过程是并行的。因算法中加入随机过程，所以每个决策树又有少量区别。通过合并每个树的预测结果来减少预测的方差，提高在测试集上的性能表现。 Spark.ml支持二分类、多分类以及回归的随机森林算法，适用于连续特征以及类别特征。对于分类问题，按照多棵树分类器投票决定最终分类结果；对于回归问题，由多颗树预测值的均值决定最终预测结果 特点 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 随机森林中还有许多不好解释的地方，有点算是黑盒模型 在某些噪音比较大的样本集上，RF的模型容易陷入过拟合 原理 由多个决策树构成的森林，算法分类结果由这些决策树投票得到，决策树在生成的过程当中分别在行方向和列方向上添加随机过程，行方向上构建决策树时采用放回抽样（bootstraping）得到训练数据，列方向上采用无放回随机抽样得到特征子集，并据此得到其最优切分点，这便是随机森林算法的基本原理。 其实从直观角度来解释，每棵决策树都是一个分类器（假设现在针对的是分类问题），那么对于一个输入样本

from sklearn . ensemble import ExtraTreesClassifier , RandomForestClassifier from sklearn . tree import DecisionTreeClassifier from sklearn . model_selection import cross_val_score from sklearn import datasets import numpy as np import matplotlib . pyplot as plt % matplotlib inline # 决策树，进行裂分时候，根据信息增益最大进行裂分，刻板 # 情深不寿，慧极必伤 # 极限森林 1、样本随机 2、分裂条件随机（不是最好的裂分条件） # 随机性在计算分割的方式上进一步向前迈进了一步。 # 像在随机森林中一样，使用候选特征的随机子集，但不是寻找最有区别的阈值， # 而是为每个候选特征随机绘制阈值， # 并选择这些随机生成的阈值中的最佳阈值作为划分规则 X , y = datasets . load_wine ( True ) clf = DecisionTreeClassifier ( ) cross_val_score ( clf , X , y , cv = 6 , scoring = 'accuracy'