集成学习-随机森林_随机森林封装-优快云博客

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本文介绍了随机森林和Extra-Trees两种集成学习方法，并通过示例展示了如何使用sklearn库进行分类任务。随机森林通过随机选择特征和数据集来提高模型的泛化能力，而Extra-Trees则进一步增加了随机性，提高了对噪声数据的容忍度。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

一、Random Forest

随机森林sklearn中有封装好的类库，不仅有对特征和数据集的随机选择，在节点划分上，在随机的特征子集上寻找最优划分特征（这也是开源库比自己实现的效果好的原因，在细微处都是有优化的，同时，看别人写的源码和自己实现都是获益匪浅）。

使用实例：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

from sklearn import datasets

X, y = datasets.make_moons(n_samples=500, noise=0.3, random_state=42)

plt.scatter(X[y==0,0],X[y==0,1])
plt.scatter(X[y==1,0],X[y==1,1])
plt.show()

from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
#n_estimators生产多少个分类器
rf_clf = RandomForestClassifier(n_estimators=500,random_state=666,oob_score=True,n_jobs=-1)

rf_clf.fit(X,y)

这个fit的模型参数是这样：

RandomForestClassifier(bootstrap=True, class_weight=None, criterion='gini',
            max_depth=None, max_features='auto', max_leaf_nodes=None,
            min_impurity_split=1e-07, min_samples_leaf=1,
            min_samples_split=2, min_weight_fraction_leaf=0.0,
            n_estimators=500, n_jobs=-1, oob_score=True, random_state=666,
            verbose=0, warm_start=False)

这里的参数是由决策树和Bagging共同组成的

然后我们跑一下结果：

rf_clf.oob_score_

二、Extra-Trees

也就是Extra-Random-Trees,极其随机的森林，和随机森林的区别在节点的划分上，使用随机的阈值和随机的特征，这种策略使得模型更加随机，抑制了过拟合，对异常点的容忍度变大，但是增大了模型的偏差(随机森林降低的模型的方差)

使用实例：

这里仍然使用之前的数据集

from sklearn.ensemble import ExtraTreesClassifier

et_clf = ExtraTreesClassifier(n_estimators=500,bootstrap=True,oob_score=True,n_jobs=-1,random_state=666)

et_clf.fit(X,y)

et_clf.oob_score_