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随机森林是一种监督式算法#xff0c;使用由众多决策树组成的一种集成学习方法#xff0c;输出是对问题最佳答案的共识。随机森林可用于分类或回归#xff0c;是一种主流的集成学习算法。 1.1 随机森林算法原理
随机森林中有许多的分类树。我们要将一个输…1 什么是随机森林
随机森林是一种监督式算法使用由众多决策树组成的一种集成学习方法输出是对问题最佳答案的共识。随机森林可用于分类或回归是一种主流的集成学习算法。 1.1 随机森林算法原理
随机森林中有许多的分类树。我们要将一个输入样本进行分类我们需要将输入样本输入到每棵树中进行分类。打个形象的比喻森林中召开会议讨论某个动物到底是老鼠还是松鼠每棵树都要独立地发表自己对这个问题的看法也就是每棵树都要投票。该动物到底是老鼠还是松鼠要依据投票情况来确定获得票数最多的类别就是森林的分类结果。
1.1.1 核心思想
将若干个弱分类器的分类结果进行投票选择从而组成一个强分类器这就是随机森林bagging的思想关于bagging的一个有必要提及的问题bagging的代价是不用单棵决策树来做预测具体哪个变量起到重要作用变得未知所以bagging改进了预测准确率但损失了解释性。
1.1.2 森林中的每棵树怎么生成
每棵树的按照如下规则生成
1如果训练集大小为N对于每棵树而言随机且有放回地从训练集中的抽取N个训练样本这种采样方式称为bootstrap sample方法作为该树的训练集
从这里我们可以知道每棵树的训练集都是不同的而且里面包含重复的训练样本。 为什么要随机抽样训练集
如果不进行随机抽样每棵树的训练集都一样那么最终训练出的树分类结果也是完全一样的这样的话完全没有bagging的必要
为什么要有放回地抽样
如果不是有放回的抽样那么每棵树的训练样本都是不同的都是没有交集的这样每棵树都是有偏的都是绝对片面的当然这样说可能不对也就是说每棵树训练出来都是有很大的差异的而随机森林最后分类取决于多棵树弱分类器的投票表决这种表决应该是求同因此使用完全不同的训练集来训练每棵树这样对最终分类结果是没有帮助的这样无异于是盲人摸象。
2如果每个样本的特征维度为M指定一个常数mM随机地从M个特征中选取m个特征子集每次树进行分裂时从这m个特征中选择最优的
3每棵树都尽最大程度的生长并且没有剪枝过程。
一开始我们提到的随机森林中的“随机”就是指的这里的两个随机性。两个随机性的引入对随机森林的分类性能至关重要。由于它们的引入使得随机森林不容易陷入过拟合并且具有很好得抗噪能力比如对缺省值不敏感。
1.1.3 随机森林分类影响因素
随机森林分类效果错误率与两个因素有关
森林中任意两棵树的相关性相关性越大错误率越大森林中每棵树的分类能力每棵树的分类能力越强整个森林的错误率越低。
减小特征选择个数m树的相关性和分类能力也会相应的降低增大m两者也会随之增大。所以关键问题是如何选择最优的m或者是范围这也是随机森林唯一的一个参数。
1.1.4 误分率oob error
构建随机森林的关键问题就是如何选择最优的m要解决这个问题主要依据计算误分率oob error。随机森林有一个重要的优点就是没有必要对它进行交叉验证或者用一个独立的测试集来获得误差的一个无偏估计。它可以在内部进行评估也就是说在生成的过程中就可以对误差建立一个无偏估计。在构建每棵树时我们对训练集使用了不同的bootstrap sample随机且有放回地抽取。所以对于每棵树而言假设对于第k棵树大约有1/3的训练实例没有参与第k棵树的生成它们称为第k棵树的oob样本。而这样的采样特点就允许我们进行oob估计它的计算方式如下以样本为单位
对每个样本计算它作为oob样本的树对它的分类情况约1/3的树然后以简单多数投票作为该样本的分类结果最后用误分个数占样本总数的比率作为随机森林的oob误分率。
1.2 集成学习
集成学习算法是一种通过结合多个基本模型来构建一个更强大的模型的机器学习方法。它通过将多个基本模型的预测结果进行综合从而提高整体预测的准确性和鲁棒性。此类学习方法基于这样一种概念一群对问题领域知之有限的人集思广益可以获得比一个知识丰富的人更好的解决方案。
在集成学习中基本模型也被称为弱学习器或基分类器。这些基本模型可以是不同的算法如决策树、支持向量机、神经网络等的组合也可以是同一算法在不同子样本上训练得到的模型。
Bagging装袋法、Boosting提升法和Stacking堆叠法是三种常见的集成学习方法它们都通过结合多个基本模型来提高整体模型的性能。
1.2.1 Bagging装袋法
Bagging是一种基于自助采样的集成学习方法。它通过有放回地随机抽样生成多个独立的子训练集然后在每个子训练集上训练一个基本模型。最终的预测结果通过对各个基本模型的预测结果进行投票或平均得到。Bagging的一个典型应用是随机森林(Random Forest)算法其中每棵决策树都是基于不同的随机样本和随机特征子集构建的。
1.2.2 Boosting提升法
Boosting是一种迭代的集成学习方法它通过顺序训练多个基本模型来逐步提升整体模型的性能。在每次迭代中Boosting会调整样本的权重使得之前模型预测错误的样本在后续迭代中得到更多的关注。常见的Boosting算法包括AdaBoost和梯度提升树(Gradient Boosting Tree)。最终的预测结果是通过对所有基本模型的加权组合得到权重通常与基本模型的性能相关。
1.2.3 Stacking堆叠法
Stacking是一种基于模型集成的元学习方法。它通过在训练数据上训练多个不同的基本模型然后将这些基本模型的预测结果作为输入再通过另一个模型称为元模型或组合模型进行集成学习。元模型可以是简单的线性模型也可以是更复杂的机器学习算法。Stacking的关键是使用基本模型的预测结果作为新的特征以提供更多的信息给元模型从而提高整体模型的性能。
这三种集成学习方法各自具有特点。Bagging通过并行训练独立的基本模型来减少方差提高模型的稳定性。Boosting通过迭代训练调整样本权重聚焦于难以分类的样本提高模型的准确性。Stacking通过组合多个基本模型和一个元模型来利用它们的优势提供更强的预测能力。
这些方法在实际应用中并不是互斥的可以结合使用或根据具体问题选择最适合的方法。它们都是为了通过整合多个模型的预测结果来提高整体模型的性能。 2 随机森林算法优缺点
2.1 算法优点
1高准确性随机森林通过组合多个决策树的预测结果可以得到较高的准确性。由于每个决策树都是基于不同的随机样本和随机特征子集构建的随机森林可以减少过拟合的风险提高模型的泛化能力。
2可处理大规模数据集随机森林能够有效处理包含大量样本和特征的数据集而且在处理高维数据时也具有较好的表现。
3无需特征归一化和处理缺失值随机森林算法对原始数据的处理要求相对较低可以直接处理不需要进行特征归一化和处理缺失值。
4能够评估特征的重要性随机森林可以通过测量特征在决策树中的贡献度来评估特征的重要性这有助于特征选择和数据理解。
2.2 算法缺点
1训练时间较长相比于单个决策树随机森林的训练时间通常较长特别是当包含大量决策树和复杂特征时。因为每棵树都是独立构建的需要进行并行计算。
2占用更多内存随机森林由多个决策树组成需要存储每棵树的信息因此相对于单个决策树它需要更多的内存空间。
3预测过程较慢当需要对新样本进行预测时随机森林需要将样本在每棵树上进行遍历并将各个决策树的结果进行综合因此相对于单个决策树预测过程稍慢。
随机森林是一种强大的机器学习算法适用于各种预测和分类任务。它的准确性高能够处理大规模数据集不需要对数据进行过多的预处理同时能够评估特征的重要性。然而由于其训练时间较长占用较多内存并且在预测过程中稍慢因此在某些场景下可能需要权衡其优缺点来选择合适的算法。 3 随机森林应用场景
随机森林算法由于其良好的性能和可解释性适用于许多不同的应用场景。以下是一些常见的随机森林算法应用场景
1分类问题随机森林可用于二分类和多分类问题。它可以应用于各种领域如医疗诊断、金融欺诈检测、文本分类等。
2回归问题随机森林也可以用于解决回归问题。例如预测房价、销售量、股票价格等连续型变量的问题。
3特征选择由于随机森林可以评估特征的重要性它可以用于特征选择。通过排名特征的重要性可以筛选出对目标变量有较大影响的特征以提高模型的效果和解释能力。
4异常检测随机森林在检测异常和离群点方面也具有一定的应用潜力。通过将异常样本与正常样本进行区分可以帮助发现异常情况如网络入侵、信用卡欺诈等。
5缺失值处理随机森林能够处理包含缺失值的数据集。它可以利用其他特征的信息来填补缺失值并进行准确的预测。
6推荐系统随机森林可以应用于推荐系统中通过分析用户行为和特征预测用户对商品或服务的喜好为用户提供个性化的推荐。
随机森林并非适用于所有问题对于某些特定的领域和任务可能存在其他更合适的机器学习算法。因此在选择算法时需要综合考虑问题的特点、数据规模、计算资源等因素。 4 基于随机森林算法实现双月数据集的分类 实现代码如下
import matplotlib.pyplot as plt
import mglearn
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.datasets import make_moons
from sklearn.model_selection import train_test_split# 在two_moon数据集上构造5棵树组成的随机森林
X, y make_moons(n_samples100, noise0.25, random_state3)
X_train, X_test, y_train, y_test train_test_split(X, y, stratifyy, random_state42)
RFC RandomForestClassifier(n_estimators100, random_state2).fit(X_train, y_train)# 将每棵树及总预测可视化
fig, axes plt.subplots(2, 3, figsize(20, 10))for i, (ax, tree) in enumerate(zip(axes.ravel(), RFC.estimators_)):ax.set_title(Tree{}.format(i))mglearn.plots.plot_tree_partition(X_train, y_train, tree, axax)mglearn.plots.plot_2d_separator(RFC, X_train, fillTrue, axaxes[-1, -1], alpha.4)
axes[-1, -1].set_title(Random Forest)
mglearn.discrete_scatter(X_train[:, 0], X_train[:, 1], y_train)
plt.show()
运行效果如下
