Sklearn源码阅读（2）：随机森林

最新推荐文章于 2022-08-03 07:50:53 发布
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随机森林是通过多棵决策树的集成学习，结合并行计算和学习器多样性来提升模型性能。在Sklearn中，RandomForestClassifier继承自BaseEnsemble，利用DecisionTreeClassifier构建森林，并通过Parallel类实现并行训练。为了增加多样性，采用了样本扰动（自助采样）和属性扰动（限制特征选择）。通过对max_features的设定控制每次切分时选择的特征数量，通过boostrap参数决定是否进行自助采样，进一步调整样本权重以实现样本扰动。

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Sklearn源码阅读（1）：随机森林

决策树的集合

随机森林原理上就是多颗决策树表决结果。RandomForestClassifier在初始化的时候直接使用了DecisionTreeClassifier来初始化自己的分类器。这里RandomForestClassifier其实也是BaseEnsemble的一个子类，通过对已有的分类器来做各种组合。
在这里插入图片描述
然后通过复制n个（n_estimators，默认10个）决策树对象来构造森林。
在这里插入图片描述

并行计算

通过Parallel类来对所有决策树并行计算。Parallel是sklearn中封装的并行方法，支持进程和线程选择。这个模块计划在将来独立做一个阅读。这里基本的使用方法就是 Parallel：设置并行参数，delayed：设置运行函数以及公共参数， for … in …：迭代每个线程需要的主参数
在这里插入图片描述

基于学习器的多样性

西瓜书中的一段讲解，通过样本扰动+属性扰动来提高泛化性能：
在这里插入图片描述
这里样本扰动指通过自助采样使每棵树的输入样本产生区别，属性扰动指在选择特征进行切分时，从一部分特征中进行选择。

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