32、随机森林与主成分分析：机器学习中的关键技术

随机森林与主成分分析：机器学习中的关键技术

1. 随机森林的评估与总结

在对数字数据进行分类时，我们可以绘制混淆矩阵来评估随机森林模型的性能。以下是具体的代码实现：

from sklearn.metrics import confusion_matrix
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

# 假设 ytest 是真实标签，ypred 是预测标签
mat = confusion_matrix(ytest, ypred)
sns.heatmap(mat.T, square=True, annot=True, fmt='d', cbar=False)
plt.xlabel('true label')
plt.ylabel('predicted label')

通过这个混淆矩阵，我们发现一个简单且未调优的随机森林就能对数字数据进行非常准确的分类。

随机森林是一种基于集成估计器概念的强大方法，它是由随机决策树组成的集成模型。随机森林具有以下优点：
- 速度快且可并行化 ：由于底层决策树的简单性，训练和预测过程都非常迅速。而且，各个决策树是相互独立的实体，这使得训练和预测任务都可以直接并行化。
- 概率分类 ：多个决策树允许进行概率分类，通过估计器之间的多数投票可以得到概率估计，在 Scikit - Learn 中可以使用 predict_proba() 方法来获取。
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