11、随机森林多类分类实战指南

随机森林多类分类实战指南

1. 分类问题概述

分类问题在数据科学中十分常见，可分为二元分类和多类分类。二元分类的响应变量只有两个不同的值，例如 0 和 1，或者是和否。而多类分类是二元分类的扩展，其响应变量可以有两个以上不同的值。

在数据科学行业，经常会遇到多类分类问题。例如，在流媒体平台工作时，需要构建一个模型，根据电影的类型、时长或演员等关键属性来预测用户对电影的评分。评分值可能包括：讨厌、不喜欢、中立、喜欢、热爱。模型的目标是从这五个可能的值中预测出正确的评分。

多类分类的响应变量并不总是文本形式，在某些数据集中，目标变量可能会被编码为数字形式。如上述电影评分的例子，评分可以从 1 到 5 进行编码：1 表示讨厌，2 表示不喜欢，3 表示中立，依此类推。因此，在判断这是一个回归问题之前，首先要理解这个响应变量的含义。

2. 随机森林算法简介

随机森林算法是解决多类分类问题的常用方法之一。该方法最早由 Tin Kam Ho 在 1995 年提出，2001 年由 Leo Breiman 首次开发。虽然它并非近期算法，但由于其性能和简单性，至今仍广受欢迎。

3. 训练随机森林分类器

下面我们将使用“基于多传感器数据的活动识别系统”数据集来训练随机森林分类器。该数据集可在 此处 获取。

具体步骤如下：
1. 加载数据 ：使用 pandas 从 GitHub 仓库加载数据，并打印数据集的前五行。