隨機森林算法

隨機森林（Random Forest）是一種集成學習方法，特別用于分類、回歸和其他任務，它通過構建多個決策樹（Decision Trees）在訓練時進行預測，并采用平均或多數投票的方式來提高整體模型的準確性和魯棒性。隨機森林是由Leo Breiman和Adele Cutler提出的，它結合了Bagging（Bootstrap Aggregating）的思想和隨機特征選擇來構建決策樹的集合。

工作原理

隨機森林的工作過程可以概括為以下幾個步驟：

1. 自助采樣（Bootstrap sampling）：從原始數據集中使用有放回的抽樣方式隨機選擇N個樣本，形成一個訓練集。這個過程重復進行多次，每次生成的訓練集都用來構建一個新的決策樹。

2. 隨機選擇特征：在構建決策樹的每個分裂節點時，不是查看所有特征來選擇最佳分裂特征，而是隨機選擇一部分特征候選集，并從中選擇最佳分裂特征。這一步增加了模型的隨機性，有助于提高模型的泛化能力。

3. 構建決策樹：對于每個訓練集，構建一個決策樹。決策樹在訓練過程中不進行剪枝，允許它們盡可能地生長到最大深度。

4. 匯總結果：

   • 對于分類任務，隨機森林通過多數投票的方式確定最終的類別輸出。
   • 對于回歸任務，隨機森林將所有決策樹的預測結果取平均值作為最終的預測輸出。

特點和優勢

• 準確性高：通過集成多個決策樹，隨機森林通常能夠達到很高的準確率，并且相比單個決策樹，它更不容易過擬合。
• 魯棒性強：隨機森林能夠處理大量數據集，即使數據具有高維特征并且存在少量的缺失數據也能很好地工作。
• 變量重要性評估：隨機森林能夠提供關于特征重要性的估計，這對于理解數據集中哪些特征對預測變量貢獻最大非常有用。
• 適用范圍廣：隨機森林可以用于分類和回歸任務，也被用于異常點檢測等其他機器學習任務中。

應用場景

隨機森林因其出色的準確性、魯棒性和易用性，在各種領域得到了廣泛的應用，包括但不限于：

• 醫療診斷
• 金融風險評估
• 股票市場分析
• 客戶行為預測
• 圖像分類和識別
• 生物信息學和基因分類

#coding=utf-8
#RandomForestClassifier.py
import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier# 加載數據
filename="./glass.data"
glass_data = pd.read_csv(filename,index_col=0,header=None)
# 先從DataFrame中取出數組值（.value），只是為了方便后面顯示
X,y = glass_data.iloc[:,:-1].values, glass_data.iloc[:,-1].values
#X,y = glass_data.iloc[:,:-1], glass_data.iloc[:,-1]
# 劃分訓練集與測試集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, shuffle=True, stratify=y, random_state=1)# 建立模型
rfc = RandomForestClassifier(max_depth=4,bootstrap=True,random_state=0)
rfc.fit(X_train, y_train)
print("訓練集準確率：",rfc.score(X_train,y_train))
print("測試集準確率：",rfc.score(X_test,y_test))
print("測試集前2個樣本的預測分類標簽：",rfc.predict(X_test[:2]))
print("測試集前2個樣本的真實分類標簽：",y_test[:2])
print("測試集前2個樣本所屬標簽概率的預測值：\n",rfc.predict_proba(X_test[:2]),sep="")