随机森林模型的原理

随机森林模型是通过集成多个决策树来减少过拟合,采用Bootstrap采样技术确保每棵树训练在不同样本上,调整max_features参数控制特征选择,以实现多样性。在sklearn库中,RandomForestClassifier提供了相关API。该模型具有防止过拟合的优点,但需注意设置max_features以避免决策树相似度过高导致集成效果减弱。

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随机森林模型是集成模型的一种,它是由众多决策树集成得到的。

背景

当我们使用决策树模型的时候,会很容易发现它是易于过拟合的,对于决策树的过拟合有很多处理方法,譬如各种剪枝技术,而集成技术同样能够处理这一问题。我们通过集成技术生成各种不同的决策树,并综合考虑它们的预测结果,这样能够减少过拟合的出现机率。所以我认为训练随机森林模型的关键就在于如何产生不同形态的决策树

 

Bootstrap采样

为了产生多种多样的决策树模型,我们会对数据进行采样,这样我们选用了Bootstrap采样技术,假设有n个样本可供训练,我们通过bootstrap技术对训练集进行n次采样,每次都从训练集中选择一个样本记录下索引并放回到训练集,这样我们最终得到的训练单颗决策树的模型也有n个样本,但是可能会有重复的样本存在,这样就保证了训练每颗决策树的数据集是不同的,从而产生不同形态的决策树。

 

Max_features

在训练时我们通过控制max_features参数来指定决策树只能选定部分特征进行划分数据集,

max_features = 1: 在每一层划分节点都是随机选择一个特征进行划分,这样就会生成很复杂的决策树,同时会使得各个决策树是不同的;

max_features = n_features: 在每一层划分节点时都是对所有的特征计算划分指标然后选择最好的一个特征进行划分,这样是不利于随机森林模型的,因为生成的多颗决策树形态高度相似,集成无效化;</

### 随机森林模型工作原理详解 #### 构建过程 随机森林是一种基于集成学习方法的算法,通过组合多个决策树的结果来进行分类或回归预测。为了提高泛化能力和减少过拟合风险,在构建过程中引入了两个层面的随机性: - **样本层面上的随机选取**:对于每一棵决策树而言,不是利用全部数据集去训练该树,而是从原始数据集中采用Bootstrap抽样法(即有放回地抽取),得到一个新的用于此树的数据子集[^1]。 - **特征选择上的随机机制**:当考虑节点分裂时,并不会考察所有的输入变量;相反,仅会在候选集合里随机挑选一部分作为可能用来分割的标准。这种做法不仅增加了个体树之间的多样性,还使得最终形成的森林更加鲁棒。 #### 训练流程概述 具体到每一次迭代中,随机森林按照以下方式逐步建立各个成员树并完成整体结构的学习: - 初始化阶段设定好诸如最大深度、最小叶结点大小等超参数之后,便可以开始创建一系列独立同分布的基础估计器——通常是CART类型的二叉决策树。 - 对于每一个这样的基础估计器来说,则是从上述提到过的经过重采样的数据子集中获取信息来指导其生长方向以及内部逻辑关系的确立[^2]。 #### 输出结果的方式 在面对新的观测实例时,整个随机森林将会综合所有单个树木给出的意见形成最后的回答。针对不同的任务类型有不同的聚合策略: - 在处理分类问题上,通常采取多数表决原则决定类别标签归属; - 若是连续数值型的目标变量,则取平均值得出预期响应值。 ```python from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier, RandomForestRegressor # 创建一个随机森林分类器对象 clf = RandomForestClassifier(n_estimators=100) # 或者创建一个随机森林回归器对象 reg = RandomForestRegressor(n_estimators=100) ```
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