隨機(jī)森林分類算法是一種基于集成學(xué)習(xí)（ensemble learning）的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，
它的基本原理是通過對多個決策樹的預(yù)測結(jié)果進(jìn)行平均或投票，以產(chǎn)生最終的分類結(jié)果。

隨機(jī)森林算法可用于回歸和分類問題。
關(guān)于隨機(jī)森林算法在回歸問題上的應(yīng)用可參考：TODO

隨機(jī)森林分類算法可以應(yīng)用于各種需要進(jìn)行分類或預(yù)測的問題，如垃圾郵件識別、信用卡欺詐檢測、疾病預(yù)測等，
它也可以與其他機(jī)器學(xué)習(xí)算法進(jìn)行結(jié)合，以進(jìn)一步提高預(yù)測準(zhǔn)確率。

1. 算法概述

隨機(jī)森林的基本原理是構(gòu)建多棵決策樹，每棵樹都是基于原始訓(xùn)練數(shù)據(jù)的一個隨機(jī)子集進(jìn)行訓(xùn)練。在構(gòu)建每棵樹時，算法會隨機(jī)選擇一部分特征進(jìn)行考慮，而不是考慮所有的特征。

然后，對于一個新的輸入樣本，每棵樹都會進(jìn)行分類預(yù)測，并將預(yù)測結(jié)果提交給“森林”進(jìn)行最終的分類決策。
一般來說，森林會選擇出現(xiàn)次數(shù)最多的類別作為最終的分類結(jié)果。

理論上來看，隨機(jī)森林分類應(yīng)該比決策樹分類有更加好的準(zhǔn)確度，特別是在高維度的數(shù)據(jù)情況下。

2. 創(chuàng)建樣本數(shù)據(jù)

為了后面比較隨機(jī)森林分類算法和決策樹算法的準(zhǔn)確性，創(chuàng)建分類多一些（8個分類標(biāo)簽）的樣本數(shù)據(jù)。

import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.datasets import make_classification

# 分類數(shù)據(jù)的樣本生成器
X, y = make_classification(
    n_samples=1000, n_classes=8, n_clusters_per_class=2, n_informative=6
)
plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], marker="o", c=y, s=25)

plt.show()

3. 模型訓(xùn)練

首先，分割訓(xùn)練集和測試集。

from sklearn.model_selection import train_test_split

# 分割訓(xùn)練集和測試集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.1)

這次按照9:1的比例來劃分訓(xùn)練集和測試集。

用決策樹分類模型來訓(xùn)練數(shù)據(jù)：

from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier

reg_names = [
    "ID3算法",
    "C4.5算法",
    "CART算法",
]

# 定義
regs = [
    DecisionTreeClassifier(criterion="entropy"),
    DecisionTreeClassifier(criterion="log_loss"),
    DecisionTreeClassifier(criterion="gini"),
]

# 訓(xùn)練模型
for reg in regs:
    reg.fit(X_train, y_train)

# 在測試集上進(jìn)行預(yù)測
y_preds = []
for reg in regs:
    y_pred = reg.predict(X_test)
    y_preds.append(y_pred)

for i in range(len(y_preds)):
    correct_pred = np.sum(y_preds[i] == y_test)
    print("決策樹【{}】 預(yù)測正確率：{:.2f}%".format(reg_names[i], correct_pred / len(y_pred) * 100))

# 運(yùn)行結(jié)果
決策樹【ID3算法】 預(yù)測正確率：43.00%
決策樹【C4.5算法】 預(yù)測正確率：42.00%
決策樹【CART算法】 預(yù)測正確率：42.00%

用隨機(jī)森林分類模型來訓(xùn)練數(shù)據(jù)：

from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier

reg_names = [
    "ID3算法",
    "C4.5算法",
    "CART算法",
]

# 定義
regs = [
    RandomForestClassifier(criterion="entropy"),
    RandomForestClassifier(criterion="log_loss"),
    RandomForestClassifier(criterion="gini"),
]

# 訓(xùn)練模型
for reg in regs:
    reg.fit(X_train, y_train)

# 在測試集上進(jìn)行預(yù)測
y_preds = []
for reg in regs:
    y_pred = reg.predict(X_test)
    y_preds.append(y_pred)

for i in range(len(y_preds)):
    correct_pred = np.sum(y_preds[i] == y_test)
    print("隨機(jī)森林【{}】 預(yù)測正確率：{:.2f}%".format(reg_names[i], correct_pred / len(y_pred) * 100))

# 運(yùn)行結(jié)果
隨機(jī)森林【ID3算法】 預(yù)測正確率：64.00%
隨機(jī)森林【C4.5算法】 預(yù)測正確率：63.00%
隨機(jī)森林【CART算法】 預(yù)測正確率：69.00%

可以看出，隨機(jī)森林分類的準(zhǔn)確性確實比決策樹分類提高了。
不過，運(yùn)行過程中也可以發(fā)現(xiàn)，隨機(jī)森林的訓(xùn)練時間會比決策樹長一些。

4. 總結(jié)

隨機(jī)森林分類算法的優(yōu)勢在于：

1. 抗過擬合能力強(qiáng)：由于采用隨機(jī)選擇特征的方式，可以有效地避免過擬合問題。
2. 泛化能力強(qiáng)：通過對多個決策樹的結(jié)果進(jìn)行投票或平均，可以獲得更好的泛化性能。
3. 對數(shù)據(jù)特征的選取具有指導(dǎo)性：在構(gòu)建決策樹時會對特征進(jìn)行選擇，這可以為后續(xù)的特征選擇提供指導(dǎo)。
4. 適用于大規(guī)模數(shù)據(jù)集：可以有效地處理大規(guī)模數(shù)據(jù)集，并且訓(xùn)練速度相對較快。

當(dāng)然，隨機(jī)森林分類算法也存在一些劣勢：

1. 需要大量的內(nèi)存和計算資源：由于需要構(gòu)建多個決策樹，因此需要更多的內(nèi)存和計算資源。
2. 需要調(diào)整參數(shù)：性能很大程度上取決于參數(shù)的設(shè)置，如樹的數(shù)量、每個節(jié)點(diǎn)的最小樣本數(shù)等，這些參數(shù)的設(shè)置需要一定的經(jīng)驗和實驗。
3. 對新樣本的預(yù)測性能不穩(wěn)定：由于是通過投票或平均多個決策樹的結(jié)果來進(jìn)行預(yù)測，因此對新樣本的預(yù)測性能可能會受到影響。

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的【scikit-learn基础】--『监督学习』之 随机森林分类的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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