随机森林算法总结

最新推荐文章于 2025-06-23 18:35:03 发布

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#算法

本文介绍了集成学习的概念，特别是Bagging和Boosting方法。重点讨论了随机森林，包括其优势（如高准确率、处理高维数据的能力、特征重要性评估等）和局限性（如训练耗时和过拟合风险）。还提到了随机森林的变种，如Extra Tree和Totally Random Tree Embedding，并概述了sklearn库中的随机森林算法参数。

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集成学习的概念

集成学习简单来说就是通过构建并结合多个学习器来完成学习任务。

集成学习的一般结构是先产生一组“个体学习器”，在通过一定的策略把它们结合起来结构如下图所示：

集成学习能够通过将多个学习器结合起来，常可获得比单一学习器显著优越的泛化能力，对‘弱分类器‘（常指分化能力略优于随机猜测的学习器）尤为明显，因此集成学习的很多理论研究都是针对弱学习器进行的，而基学习器有时直接成为是弱分类器。

在一般经验下中如果把好坏不等的东西掺杂在一起，那么通常结果会是比再坏的差，比最好的坏，那么集成学习如何获得比单一学习器更好的性能呢？
通过两点，一要保证个体学习器有一定的准确性，二要保证个体学习器的多样性，避免相同产生的简单叠加而不起作用，通过下图我们可以清楚的理解这两点：
在这里插入图片描述

个体学习器的概念

个体学习器通常是由现有的算法从训练数据中产生，例如C4.5决策树算法，BP神经网络算法等。通常有两种形势：同质和异质，同质即是通过同一种算法残生的多个不同的学习器如（通过决策树算法产生多个学习器，那么这些学习器就是同质的）；异质即是通多多种算法生成多个不同的学习器（通过决策树和BP神经网络，SVM产生的多个分类器集成起来，这些分类器即是异质学习器）