1、随机森林

随机森林就是通过集成学习的思想将多棵树集成的一种算法，它的基本单元是决策树。想象组合分类器中的每个分类器都是一棵决策树，因此，分类器的集合就是一个“森林”。更准确地说，每一棵树都依赖于独立抽样，并与森林中所有树具有相同分布地随机向量值。

随机森林是利用多个决策树对样本进行训练、分类并预测地一种算法，主要应用于回归和分类场景。在对数据进行分类地同时，还可以给出各个变量地重要性评分，评估各个变量在分类中所起地作用。分类时，每棵树都投票并且返回得票最多的类。

2、基本思想

• 行采样：有放回的重采用抽样数据；数据的随机性，模型求同存异。

  

• 列采样：有放回的重采用抽样特征。特征的随机性，模型求同存异。

3、随机森林的生成

• 关键因素：每棵树选择特征的数量m

• 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，错误率就越大；(说明基分类器差异性越小)

  • 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(基分类器准确率高)

    

• 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

4、随机森林参数与评价

4.1 特征数量m的选择

• Square Root(K)：根据特征数量开根号，一般不用。
• 网格搜索法调参GridSearch：尝试多种m，看哪种随机森林最有效。

4.2 决策树的数量

• 500或者更多。

5、随机森林的优点

• 两个随机性的引入，使得随机森林不容易陷入过拟合；
• 两个随机性的引入，使得随机森林具有很好的抗噪声能力；
• 对数据集的适应能力强：既能处理离散型数据，也能处理连续型数据，数据集无需规范化且能够有效地运行在大数据集上；
• 能够处理具有高维特征的输入样本，而且不需要降维；
• 对于缺失值问题也能够获得很好得结果。

6、实战：随机森林实现iris数据集分类

任务描述：使用Python语言编程，使用 iris 数据集训练一个RandomForestClassifier 随机森林分类器。RandomForestClassifier 在 scikit-learn 库的 ensemble 包之中。RandomForestClassifier 使用很简单，三步：

• 创建 RandomForestClassifier 对象
• 调用 fit 函数
• 调用 predict 函数进行预测

# 随机森林分类器
# 导入相关库
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import accuracy_score
from sklearn.datasets import load_iris
import numpy as np

# 下载数据集
iris = load_iris()
X = iris["data"]
y = iris["target"]

np.random.seed(0)
# 划分数据集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=0)

# 创建 RandomForestClassifier 对象
########## Begin ##########
clf = RandomForestClassifier(n_estimators=100)
##########  End  ##########

# 调用 fit 函数执行训练过程
clf.fit(X_train,y_train)

# 打印结果
print('训练集准确率：', accuracy_score(y_train, clf.predict(X_train)))
print('测试集准确率：', accuracy_score(y_test, clf.predict(X_test)))