RDKit | 基于随机森林的化合物活性二分类模型

随机森林（Random Forest）

        随机森林是许多决策树组成的模型。这个模型不仅仅是一个森林，而且它还是随机的，因为有两个概念：

1. 随机抽样的数据点;

2. 基于要素子集拆分的节点;

随机抽样

        随机森林背后的关键是每棵树在数据点的随机样本上训练。样本用替换（称为bootstrapping）绘制，这意味着一些样本将在一个树中多次训练。这个想法是通过对不同样本的每棵树进行训练，尽管每棵树相对于一组特定的训练数据可能有很大的差异，但总体而言，整个森林的方差都很小。每个学习者在数据的不同子集上学习，然后进行平均的过程被称为bagging，简称bootstrap aggregating。

 

用于拆分节点的随机特征子集

        随机森林背后的另一个关键点是，只考虑所有特征的子集来分割每个决策树中的每个节点。通常，这被设置为sqrt(n_features)意味着在每个节点处，决策树考虑在特征的样本上分割总计特征总数的平方根。考虑到每个节点的所有特征，也可以训练随机森林。

        如果你掌握单个决策树、bagging决策树和随机特征子集，那么你就可以很好地理解随机森林的工作原理。随机森林结合了数百或数千个决策树，在略微不同的观察集上训练每个决策树，并且仅考虑有限数量的特征来分割每个树中的节点。随机森林做出的最终预测是通过平均每棵树的预测来做出的。

 

基于随机森林的化合物活性二分类模型