Bagging决策树：Random Forests

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分类专栏： 人工智能 文章标签： 决策树 随机森林 机器学习 算法 人工智能
于 2017-01-18 11:19:00 首次发布
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随机森林(Random Forests, RF)是一种基于决策树的集成学习方法，由Breiman提出。它通过Data Bagging和Feature Bagging减少基分类器的相关性，提高泛化能力。在Kaggle竞赛中，RF因其高准确率和抗过拟合能力而广泛应用。RF算法包括从样本集中有放回取样（Data Bagging）和特征集合取样（Feature Bagging），特征取样的数量通常建议为特征总数的对数或平方根。scikit-learn库提供了RandomForestClassifier实现，允许用于分类和回归任务。" 92335731,8257193,配置HP ML110/120 G7阵列卡及安装Server 2003指南,"['操作系统', '服务器', '硬件配置', 'Windows Server']

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1. 前言

随机森林 Random Forests (RF) 是由Breiman [1]提出的一类基于决策树CART的集成学习(ensemble learning)。论文 [5] 在121数据集上比较了179个分类器，效果最好的是RF，准确率要优于基于高斯核SVM和多项式LR。RF自适应非线性数据，不易过拟合，所以在Kaggle竞赛大放异彩，大多数的wining solution都用到了RF。

集成学习主要分为两大流派：Bagging与Boosting，两者在训练基分类器的思路截然不同：

  • Bagging通过bootstrap sampling(有放回地取样)方式训练基分类器，每一个基分类器互不影响，但并不相互独立；
  • Boosting则是通过重赋权(re-weighting)法迭代地训练基分类器，当前的样本权值的分布依赖于上一轮基分类器的分类结果；对于无法接受带权样本的基分类算法，则采用“重采样法”(re-sampling)来处理，即分错的样本在下一轮学习
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