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随机森林入门攻略

2018-3-30 13:00 |来自: 互联网 409 0

摘要: 简介近年来，随机森林模型在界内的关注度与受欢迎程度有着显著的提升，这多半归功于它可以快速地被应用到几乎任何的数据科学问题中去，从而使人们能够高效快捷地获得第一组基准测试结果。在各种各样的问题中，随机 ...

简介

近年来，随机森林模型在界内的关注度与受欢迎程度有着显著的提升，这多半归功于它可以快速地被应用到几乎任何的数据科学问题中去，从而使人们能够高效快捷地获得第一组基准测试结果。在各种各样的问题中，随机森林一次又一次地展示出令人难以置信的强大，而与此同时它又是如此的方便实用。

在这篇文章中，我们将向你介绍运用随机森林构建预测模型时那些最令人感兴趣的方面。

随机森林的发展史

谈及随机森林算法的产生与发展，我们必须回溯到20世纪80年代。可以说，该算法是Leo Breiman, Adele Cutler, Ho Tin Kam, Dietterich, Amit和Geman这几位大师呕心沥血的共同结晶，他们中的每个人都对随机森林算法的早期发展作出了重要的贡献。Leo Breiman和 Adele Cutler最早提出了执行随机森里的关键算法，这一算法也成为了他们的专利之一。Amit, Gemen和Ho Tim Kam各自独立地介绍了特征随即选择的思想，并且运用了Breiman的“套袋”思想构建了控制方差的决策树集合。在此之后，Deitterich在模型中引入了随即节点优化的思想，对随机森里进行了进一步完善。

Leo Breiman

什么是随机森林？

随机森林是一种多功能的机器学习算法，能够执行回归和分类的任务。同时，它也是一种数据降维手段，用于处理缺失值、异常值以及其他数据探索中的重要步骤，并取得了不错的成效。另外，它还担任了集成学习中的重要方法，在将几个低效模型整合为一个高效模型时大显身手。

在随机森林中，我们将生成很多的决策树，并不像在CART模型里一样只生成唯一的树。当在基于某些属性对一个新的对象进行分类判别时，随机森林中的每一棵树都会给出自己的分类选择，并由此进行“投票”，森林整体的输出结果将会是票数最多的分类选项；而在回归问题中，随机森林的输出将会是所有决策树输出的平均值。

随机森林在Python和R中的实现

随机森林在R packages和Python scikit-learn 中的实现是当下非常流行的，下列是在R和Python中载入随机森林模型的具体代码：

Python

#Import Library 
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier 
#use RandomForestRegressor for regression problem 
#Assumed you have, X (predictor) and Y (target) for training data set and x_test(predictor) of test_dataset 

# Create Random Forest object 
model= RandomForestClassifier(n_estimators=1000) 
# Train the model using the training sets and check score 
model.fit(X, y) 
#Predict Output 
predicted= model.predict(x_test)