机器学习之五：随机森林算法及其Python实现

1、原理分析
随机森林：(Random Forest, RF)
利用多棵决策树对样本进行训练并预测的一种分类器。随机森林属于集成学习方法，即通过建立几个模型组合来解决单一预测问题。
随机森林顾名思义，是用随机的方式建立一个森林，森林里面有很多的决策树组成，随机森林的每一棵决策树之间是没有关联的。在得到森林之后，当有一个新的输 入样本进入的时候，就让森林中的每一棵决策树分别进行一下判断，看看这个样本应该属于哪一类（对于分类算法），然后看看哪一类被选择最多，就预测这个样本 为那一类。

2、随机森林的训练过程

(1)给定训练集S，测试集T，特征维数F。确定参数：使用到的CART的数量t，每棵树的深度d，每个节点使用到的特征数量f，终止条件：节点上最少样本数s，节点上最少的信息增益m
对于第1-t棵树，i=1-t：
(2)从S中有放回的抽取大小和S一样的训练集S(i)，作为根节点的样本，从根节点开始训练
(3)如果当前节点上达到终止条件，则设置当前节点为叶子节点，如果是分类问题，该叶子节点的预测输出为当前节点样本集合中数量最多的那一类c(j)，概率p为c(j)占当前样本集的比例；如果是回归问题，预测输出为当前节点样本集各个样本值的平均值。然后继续训练其他节点。如果当前节点没有达到终止条件，则从F维特征中无放回的随机选取f维特征。利用这f维特征，寻找分类效果最好的一维特征k及其阈值th，当前节点上样本第k维特征小于th的样本被划分到左节点，其余的被划分到右节点。继续训练其他节点。有关分类效果的评判标准在后面会讲。
(4)重复(2)(3)直到所有节点都训练过了或者被标记为叶子节点。
(5)重复(2),(3),(4)直到所有CART都被训练过。
利用随机森林的预测过程如下：
对于第1-t棵树，i=1-t：
(1)从当前树的根节点开始，根据当前节点的阈值th，判断是进入左节点还是进入右节点(>=th)，直到到达，某个叶子节点，并输出预测值。
(2)重复执行(1)直到所有t棵树都输出了预测值。如果是分类问题，则输出为所有树中预测概率总和最大的那一个类，即对每个c(j)的p进行累计；如果是回归问题，则输出为所有树的输出的平均值。
随机森林是一个最近比较火的算法，它有很多的优点：

* 在数据集上表现良好
* 在当前的很多数据集上，相对其他算法有着很大的优势
* 它能够处理很高维度（feature很多）的数据，并且不用做特征选择
* 在训练完后，它能够给出哪些feature比较重要
* 在创建随机森林的时候，对generlization error使用的是无偏估计
* 训练速度快
* 在训练过程中，能够检测到feature间的互相影响
* 容易做成并行化方法
* 实现比较简单

3、一个简短的python例子
Scikit-Learn是开始使用随机森林的一个很好的方式。scikit-learn API在所以算法中极其的一致，所有你测试和在不同的模型间切换非常容易。很多时候，我从一些简单的东西开始，然后转移到了随机森林。

随机森林在scikit-learn中的实现最棒的特性是n_jobs参数。这将会基于你想使用的核数自动地并行设置随机森林。这里是scikit-learn的贡献者Olivier Grisel的一个很棒的报告，在这个报告中他谈论了使用20个节点的EC2集群训练随机森林。

from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
import pandas as pd
import numpy as np

iris = load_iris()
df = pd.DataFrame(iris.data, columns=iris.feature_names)
df[‘is_train’] = np.random.uniform(0, 1, len(df)) <= .75
df[‘species’] = pd.Factor(iris.target, iris.target_names)
df.head()

train, test = df[df[‘is_train’]==True], df[df[‘is_train’]==False]

features = df.columns[:4]
clf = RandomForestClassifier(n_jobs=2)
y, _ = pd.factorize(train[‘species’])
clf.fit(train[features], y)

preds = iris.target_names[clf.predict(test[features])]
pd.crosstab(test[‘species’], preds, rownames=[‘actual’], colnames=[‘preds’])
看起来很不错！