Python28-6 随机森林

随机森林算法详细介绍

1. 理论背景

随机森林（Random Forest）是一种由Leo Breiman和Adele Cutler在2001年提出的集成学习方法。它结合了多个决策树的预测结果，以提高模型的准确性和鲁棒性。

2. 算法细节

随机森林的构建过程可以分为以下几个步骤：

1. Bootstrap采样：从原始数据集中随机选择样本，有放回地生成多个子样本集（即每个子样本集中可能包含重复的样本）。

2. 决策树构建：对每个子样本集构建一个决策树。在构建每棵决策树时，对每个节点选择的特征是从所有特征中随机选取的子集。

3. 集成预测：对分类任务，通过对所有决策树的投票结果进行多数投票来确定最终的分类结果。对回归任务，通过对所有决策树的预测结果取平均值来确定最终的回归结果。

3. 算法优点

• 减少过拟合：通过对多个决策树的结果进行平均或投票，减少了单棵决策树过拟合的风险。

• 高准确率：由于结合了多个模型的预测结果，通常比单独的决策树模型具有更高的预测准确性。

• 处理高维数据：能够处理含有大量特征的数据，并能有效地进行特征选择。

• 抗噪声能力强：由于集成了多个决策树的结果，对噪声数据具有较好的鲁棒性。

Python实现与可视化示例

下面是一个详细的Python示例，展示如何使用随机森林算法进行泰坦尼克号数据集的分类任务。泰坦尼克号数据集（Titanic Dataset）是机器学习领域中常用的经典数据集之一，广泛用于分类模型的训练和测试。这个数据集记录了泰坦尼克号1912年沉船事故中的乘客信息和他们的生还情况。通过分析这些数据，机器学习模型可以预测某个乘客是否在事故中幸存。泰坦尼克号数据集通常包括以下几个文件：train.csv：训练数据集，用于模型训练test.csv：测试数据集，用于模型测试；gender_submission.csv：提交格式示例，展示提交预测结果的格式。

数据集中包含多个特征，每个特征描述了乘客的不同方面：

• PassengerId：乘客ID，唯一标识每个乘客。

• Survived：生还情况（0 = 未生还，1 = 生还）。

• Pclass：客舱等级（1 = 头等舱，2 = 二等舱，3 = 三等舱）。

• Name：乘客姓名。

• Sex：性别（male = 男性，female = 女性）。

• Age：年龄。

• SibSp：在船上的兄弟姐妹/配偶数量。

• Parch：在船上的父母/子女数量。

• Ticket：船票号码。

• Fare：票价。

• Cabin：客舱号。

• Embarked：登船港口（C = Cherbourg, Q = Queenstown, S = Southampton）。

import os
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier  # 导入随机森林分类器
from sklearn.model_selection import train_test_split