机器学习_10、集成学习-随机森林

随机森林算法

随机森林（Random Forest）是一种集成学习方法，特别用于分类、回归和其他任务，它通过构建多个决策树（Decision Trees）在训练时进行预测，并采用平均或多数投票的方式来提高整体模型的准确性和鲁棒性。随机森林是由Leo Breiman和Adele Cutler提出的，它结合了Bagging（Bootstrap Aggregating）的思想和随机特征选择来构建决策树的集合。

工作原理

随机森林的工作过程可以概括为以下几个步骤：

1. 自助采样（Bootstrap sampling）：从原始数据集中使用有放回的抽样方式随机选择N个样本，形成一个训练集。这个过程重复进行多次，每次生成的训练集都用来构建一个新的决策树。

2. 随机选择特征：在构建决策树的每个分裂节点时，不是查看所有特征来选择最佳分裂特征，而是随机选择一部分特征候选集，并从中选择最佳分裂特征。这一步增加了模型的随机性，有助于提高模型的泛化能力。

3. 构建决策树：对于每个训练集，构建一个决策树。决策树在训练过程中不进行剪枝，允许它们尽可能地生长到最大深度。

4. 汇总结果：

   • 对于分类任务，随机森林通过多数投票的方式确定最终的类别输出。
   • 对于回归任务，随机森林将所有决策树的预测结果取平均值作为最终的预测输出。

特点和优势

• 准确性高：通过集成多个决策树，随机森林通常能够达到很高的准确率，并且相比单个决策树，它更不容易过拟合。
• 鲁棒性强：随机森林能够处理大量数据集，即使数据具有高维特征并且存在少量的缺失数据也能很好地工作。
• 变量重要性评估：随机森林能够提供关于特征重要性的估计，这对于理解数据集中哪些特征对预测变量贡献最大非常有用。
• 适用范围广：随机森林可以用于分类和回归任务，也被用于异常点检测等其他机器学习任务中。

应用场景

随机森林因其出色的准确性、鲁棒性和易用性，在各种领域得到了广泛的应用，包括但不限于：

• 医疗诊断
• 金融风险评估
• 股票市场分析
• 客户行为预测
• 图像分类和识别
• 生物信息学和基因分类

#coding=utf-8
#RandomForestClassifier.py
import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
 
# 加载数据
filename="./glass.data"
glass_data = pd.read_csv(filename,index_col=0,header=None)
# 先从DataFrame中取出数组值（.value），只是为了方便后面显示
X,y = glass_data.iloc[:,:-1].values, glass_data.iloc[:,-1].values
#X,y = glass_data.iloc[:,:-1], glass_data.iloc[:,-1]
# 划分训练集与测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(
    X, y, shuffle=True, stratify=y, random_state=1)
 
# 建立模型
rfc = RandomForestClassifier(max_depth=4,bootstrap=True,
                             random_state=0)
rfc.fit(X_train, y_train)
print("训练集准确率：",rfc.score(X_train,y_train))
print("测试集准确率：",rfc.score(X_test,y_test))
print("测试集前2个样本的预测分类标签：",rfc.predict(X_test[:2]))
print("测试集前2个样本的真实分类标签：",y_test[:2])
print("测试集前2个样本所属标签概率的预测值：\n",
      rfc.predict_proba(X_test[:2]),sep="")