IBM SPSS Modeler随机森林算法介绍

本文介绍了IBM SPSS Modeler中随机森林算法的原理和应用,包括使用Bagging技术构建决策树,随机选择样本和输入指标,以及在大数据场景下的执行效率提升。通过实例展示了如何设置参数进行客户流失预测,分析模型重要性,生成规则集,并评估模型准确率。

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在之前的文章《Bagging 或Boosting让你的模型更加优化》中,我们介绍了可以通过Bagging或Boosting技术,使得模型更加稳定和准确率更高,那么今天要介绍的随机森林算法,本身的算法逻辑已经使用了Bagging技术,来构建多棵树,最终实现构建“森林”的目的。

首先我们先来了解下这个算法,记住几个要点就可以:

1.在IBM SPSS Modeler中,随机森林构建的每棵树,使用的算法是C&RT,关于C&RT算法的介绍可以参考之前的文章《IBM SPSS Modeler算法系列------C&R Tree算法介绍》;

2.使用Bagging,每构建一棵树,都是通过随机选择样本数据来构建(有放回的);

3.除了使用Bagging技术,对使用的输入指标,也随机选择。比如说一共有20个输入指标,每选完一次样本数据后,会再随机选择其中的10个指标来构建树。

4.最终的预测结果,会综合前面构建的决策树通过投票的方式得到最终的预测结果,如果是数值型的预测,则是取平均值做为最终的预测结果。

5.在IBM SPSS Modeler中,随机森林算法不仅支持传统的关系型数据库,比如DB2、Oracle、SQL Server等通过ODBC可连接的数据库,也支持Haoop分布式架构的数据,它可以生成MapReduce或者Spark,放到Hadoop平台上去执行,从而提升整个计算效率。

那么接下来,我们来看下在IBM SPSS Modeler的随机森林算法实现客户的流失预测,能给我们呈现出什么样的结果。<

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