概述

在机器学习中, 随机森林是一个包含多个决策树的分类器. 并且其输出的类别是由个别树输出的类别的众数而定. 利用相同的训练数搭建多个独立的分类模型, 然后通过投票的方式, 以少数服从多数的原则作出最终的分类决策. 例如, 如果你训练了 5 个树, 其中有 4 个树的结果是 True, 1 个树的结果是 False, 那么最终结果会是 True.

在前面的决策当中我们提到, 一个标准的决策树会根据每维特征对预测结果的影响程度进行排序. 进而决定不同的特征从上至下构建分裂节点的顺序. 如此一来, 所有在随机森林中的决策树都会受这一策略影响而构建的完全一致, 从而丧失的多样性. 所以在随机森林分类器的构建过程中, 每一棵决策树都会放弃这一固定的排序算法, 转而随机选取特征.

学习算法

根据下列算法而建造每棵树:

• 用 N 来表示训练用例 (样本) 的个数, M 表示特征数目
• 输入特征数目 m, 用于确定决策树上一个节点的决策结果. 其中 m 应远小于 M
• 从 N 个训练用例 (样本) 中以有放回抽样的方式, 取样 N 次, 形成一个训练集 (即 bootstrap 取样). 并用抽到的用例 (样本) 做预测, 评估其误差.
• 对于每一个节点, 随机选择 m 个特征, 决策树上每个节点的决定都是基于这些特征确定的. 根据这 m 个特征, 计算其最佳的分类方式

sklearn.ensemble (集成方法模块)

sklearn.ensemble 提供了准确性更好的集成方法. 里面包含了主要的 RandomForestClassifier (随机森林) 方法.

class sklearn.ensemble.RandomForestClassifier(n_estimators=10, criterion=’gini’, max_depth=None, bootstrap=True, oob_score=False, n_jobs=1, random_state=None)
  """
  :param n_estimators：integer，optional（default = 10） 森林里的树木数量。

  :param criteria：string，可选（default =“gini”）分割特征的测量方法

  :param max_depth：integer或None，可选（默认=无）树的最大深度

  :param bootstrap：boolean，optional（default = True）是否在构建树时使用自举样本。

  """

属性

• classes_ shape = [n_classes] 的数组或者这样的数组列表, 类标签 (单输出问题) 或类标签数组列表 (多输出问题)
• featureimportances: array = [n_features] 的数组, 特征重要性 (越好, 功能越重要)

方法

• fit (x, y[, sample_weight]) 从训练集 (x, y): 构建一棵树林
• predict (x): 预测 X 的类
• score(x, y[, sample_weight]): 返回给定测试数据和标签的平均精度
• decision_path (x) 返回森林中的决策路径

泰坦尼克号乘客数据案例

此案例我们通过决策树和随机森林对这个数据进行一个分类, 判断乘客的生还.

完整代码

import pandas as pd
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.model_selection import train_test_split, GridSearchCV
from sklearn.feature_extraction import DictVectorizer
from sklearn.tree import export_graphviz


def randomTree():
    """
    随机森林对泰坦尼克号进行预测生死
    :return: None
    """

    # 获取数据
    titan = pd.read_csv("titanic.csv")
    print(titan.head())

    # 处理数据, 找出特征值和目标值
    x = titan[["Pclass", "Age", "Sex"]]
    y = titan["Survived"]

    # 缺失值处理
    x["Age"].fillna(x["Age"].mean(), inplace=True)

    # 分割数据集到训练集合和测试集
    x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(x, y, test_size=0.25)

    # 进行处理 (特征工程)
    dict = DictVectorizer(sparse=False)
    x_train = dict.fit_transform(x_train.to_dict(orient="records"))
    x_test = dict.transform(x_test.to_dict(orient="records"))
    print(dict.get_feature_names())

    # 用随机森林进行预测 (超参数调优)
    rf = RandomForestClassifier()
    param = {"n_estimators": [120, 200, 300, 500, 800, 1200], "max_depth": [5, 8, 15, 25, 30]}

    # 网格搜索进行交叉验证
    gc = GridSearchCV(rf, param_grid=param, cv=10)
    gc.fit(x_train, y_train)

    # 预测准确率
    print("预测的准确率: ", gc.score(x_test, y_test))
    print("最优准确率: ", gc.best_score_)
    print("查看选择参数模型: ", gc.best_params_)

    return None


if __name__ == "__main__":
    randomTree()

输出结果:
预测的准确率:  0.7757847533632287
最优准确率:  0.8218562874251497
查看选择参数模型:  {'max_depth': 8, 'n_estimators': 300}