随机森林（RF）

目录

RF概念

RF算法流程

RF算法的优缺点

RF算法使用实现

RF应用

RF概念

随机森林指的是利用多棵树对样本进行训练并预测的一种分类器 决策树的详解见链接决策树---ID3算法、C4.5算法、CART算法_xiaoming1999的博客-优快云博客

RF = 决策树+bagging+随机属性选择

RF算法流程

1. 样本的随机：从样本集中用bagging的方式，随机选择n个样本。
2. 特征的随机：从所有属性d中随机选择k个属性（k<d），然后从k个属性中选择最佳分割属性作为节点建立CART决策树。
3. 重复以上两个步骤m次，建立m棵CART决策树。
4. 这m棵CART决策树形成随机森林，通过投票表决结果，决定数据属于哪一类。

RF算法的优缺点

优点：

1. 不用做特征选择
2. 它可以判断特征的重要程度
3. 可以判断出不同特征之间的相互影响
4. 对于不平衡的数据集来说，它可以平衡误差。
5. 如果有很大一部分的特征遗失，仍可以维持准确度。

缺点：

1. 随机森林已经被证明在某些噪音较大的分类或回归问题上会过拟合。
2. 对于有不同取值的属性的数据，取值划分较多的属性会对随机森林产生更大的影响，所以随机森林在这种数据上产出的属性权值是不可信的

RF算法使用实现

from sklearn import tree
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline


#载入数据
data = np.genfromtxt("LR-testSet2.txt",delimiter=',')
x_data = data[:,:-1]
y_data = data[:,-1]

plt.scatter(x_data[:,0],x_data[:,1],c=y_data)
plt.show()

#划分数据
x_train,x_test,y_train,y_test = train_test_split(x_data,y_data,test_size = 0.5)

#画图函数
def plot(model):
    #获取数据值所在的范围
    x_min,x_max = x_data[:,0].min()-1,x_data[:,0].max()+1
    y_min,y_max = x_data[:,1].min()-1,x_data[:,1].max()+1
    
    #生成网格矩阵
    xx,yy = np.meshgrid(np.arange(x_min,x_max,0.02),
                       np.arange(y_min,y_max,0.02))
    
    z = model.predict(np.c_[xx.ravel(),yy.ravel()])
    z = z.reshape(xx.shape)
    
    #等高线图
    cs = plt.contourf(xx,yy,z)
    #画散点图
    plt.scatter(x_test[:,0],x_test[:,1],c=y_test)
    plt.show()
#只用决策树
dtree = tree.DecisionTreeClassifier()
dtree.fit(x_train,y_train)
plot(dtree)

#用随机森林
RF = RandomForestClassifier(n_estimators = 100)
RF.fit(x_train,y_train)
plot(RF)
RF.score(x_test,y_test)
dtree.score(x_test,y_test)

结果显示如下

决策树结果：                                              随机森林结果：

 在一般情况下随机森林一般准确性比较高一些，但也不排除其他情况，随机森林的结果可能很差。

RF应用

1. 对离散值的分类
2. 对连续值的回归
3. 无监督学习聚类
4. 异常点检测