【译】R包介绍：Online Random Forest

作者：顾全，浙江大学软件工程硕士，现任桃树科技算法工程师

地址：

https://github.com/ZJUguquan/OnlineRandomForest

参与：Cynthia

翻译：本文为天善智能编译，未经容许，禁止转载

---

介绍

Online Random Forest(ORF) 是由Amir Saffari等人最先提出。之后，Arthur Lui使用Python实现了算法。非常感谢他们的工作。在论文内容和Lui的算法的基础上，我通过R和R6包重构了代码。此外，ORF在此包中的实现，与randomForest结合，使它同时支持增量学习和批量学习，例如：在ORF的基础上构建树，然后通过ORF进行更新。通过这种方法，它将比以前快得多。

安装

if(!require(devtools)) install.packages("devtools")
devtools::install_github("ZJUguquan/OnlineRandomForest")

快速启动

• 最小举例:增量学习

library(OnlineRandomForest)
param <- list('minSamples'= 1, 'minGain'= 0.1, 'numClasses'= 3, 'x.rng'= dataRange(iris[1:4]))
orf <- ORF$new(param, numTrees = 10)
for (i in 1:150) orf$update(iris[i, 1:4], as.integer(iris[i, 5]))
cat("Mean depth of trees in the forest is:", orf$meanTreeDepth(), "\n")
orf$forest[[2]]$draw()

## Mean depth of trees in the forest is: 3

## Root X4 < 1.21
## |----L: X3 < 2.38
##      |----L: Leaf 1
##      |----R: Leaf 2
## |----R: X4 < 2.15
##      |----L: X1 < 4.92
##           |----L: Leaf 3
##           |----R: Leaf 3
##      |----R: Leaf 3

• 分类举例

library(OnlineRandomForest)

# data preparation
dat <- iris; dat[,5] <- as.integer(dat[,5])
x.rng <- dataRange(dat[1:4])
param <- list('minSamples'= 2, 'minGain'= 0.2, 'numClasses'= 3, 'x.rng'= x.rng)
ind.gen <- sample(1:150,30) # for generate ORF
ind.updt <- sample(setdiff(1:150, ind.gen), 100) # for uodate ORF
ind.test <- setdiff(setdiff(1:150, ind.gen), ind.updt) # for test

# construct ORF and update
rf <- randomForest::randomForest(factor(Species) ~ ., data = dat[ind.gen, ], maxnodes = 2, ntree = 100)
orf <- ORF$new(param)
orf$generateForest(rf, df.train = dat[ind.gen, ], y.col = "Species")
cat("Mean size of trees in the forest is:", orf$meanTreeSize(), "\n")

## Mean size of trees in the forest is: 3

for (i in ind.updt) {
 orf$update(dat[i, 1:4], dat[i, 5])
}
cat("After update, mean size of trees in the forest is:", orf$meanTreeSize(), "\n")

## After update, mean size of trees in the forest is: 11.9

# predict
orf$confusionMatrix(dat[ind.test, 1:4], dat[ind.test, 5], pretty = T)

##
##  
##    Cell Contents
## |-------------------------|
## |                       N |
## |           N / Row Total |
## |           N / Col Total |
## |-------------------------|
##
##  
## Total Observations in Table:  20
##
##  
##              | actual
##   prediction |         1 |         2 |         3 | Row Total |
## -------------|-----------|-----------|-----------|-----------|
##            1 |         4 |         0 |         0 |         4 |
##              |     1.000 |     0.000 |     0.000 |     0.200 |
##              |     1.000 |     0.000 |     0.000 |           |
## -------------|-----------|-----------|-----------|-----------|
##            2 |         0 |         9 |         2 |        11 |
##              |     0.000 |     0.818 |     0.182 |     0.550 |
##              |     0.000 |     1.000 |     0.286 |           |
## -------------|-----------|-----------|-----------|-----------|
##            3 |         0 |         0 |         5 |         5 |
##              |     0.000 |     0.000 |     1.000 |     0.250 |
##              |     0.000 |     0.000 |     0.714 |           |
## -------------|-----------|-----------|-----------|-----------|
## Column Total |         4 |         9 |         7 |        20 |
##              |     0.200 |     0.450 |     0.350 |           |
## -------------|-----------|-----------|-----------|-----------|
##
##

# compare
table(predict(rf, newdata = dat[ind.test,]) == dat[ind.test, 5])

## FALSE  TRUE
##     9    11

table(orf$predicts(X = dat[ind.test,]) == dat[ind.test, 5])

## FALSE  TRUE
##     2    18

• 回归举例
  

# data preparation
if(!require(ggplot2)) install.packages("ggplot2")
data("diamonds", package = "ggplot2")
dat <- as.data.frame(diamonds[sample(1:53000,1000), c(1:6,8:10,7)])
for (col in c("cut","color","clarity")) dat[[col]] <- as.integer(dat[[col]]) # Don't forget this
x.rng <- dataRange(dat[1:9])
param <- list('minSamples'= 10, 'minGain'= 1, 'maxDepth' = 10, 'x.rng'= x.rng)
ind.gen <- sample(1:1000, 800)
ind.updt <- sample(setdiff(1:1000, ind.gen), 100)
ind.test <- setdiff(setdiff(1:1000, ind.gen), ind.updt)

# construct ORF
rf <- randomForest::randomForest(price ~ ., data = dat[ind.gen, ], maxnodes = 20, ntree = 100)
orf <- ORF$new(param)
orf$generateForest(rf, df.train = dat[ind.gen, ], y.col = "price")
orf$meanTreeSize()

## [1] 39

# and update
for (i in ind.updt) {
 orf$update(dat[i, 1:9], dat[i, 10])

}
orf$meanTreeSize()

## [1] 105.7

# predict and compare
if(!require(Metrics)) install.packages("Metrics")
preds.rf <- predict(rf, newdata = dat[ind.test,])
Metrics::rmse(preds.rf, dat$price[ind.test])

## [1] 988.8055

preds <- orf$predicts(dat[ind.test, 1:9])
Metrics::rmse(preds, dat$price[ind.test]) # make progress

## [1] 869.9613

其他用途

• 在 Tree 类中

ta <- Tree$new("abc", NULL, NULL)
tb <- Tree$new(1, Tree$new(36), Tree$new(3))
tc <- Tree$new(89, tb, ta)
tc$draw()

# update tc
tc$right$updateChildren(Tree$new("666"), Tree$new(999))
tc$right$right$updateChildren(Tree$new("666"), Tree$new(999))
tc$draw()

• 通过random Forest包配置一个Online random Tree,并升级

# data preparation
library(randomForest)
dat1 <- iris; dat1[,5] <- as.integer(dat1[,5])
rf <- randomForest(factor(Species) ~ ., data = dat1, maxnodes = 3)
treemat1 <- getTree(rf, 1, labelVar=F)
treemat1 <- cbind(treemat1, node.ind = 1:nrow(treemat1))
x.rng1 <- dataRange(dat1[1:4])
param1 <- list('minSamples'= 5, 'minGain'= 0.1, 'numClasses'= 3, 'x.rng'= x.rng1)
ind.gen <- sample(1:150,50) # for generate ORT
ind.updt <- setdiff(1:150, ind.gen) # for update ORT

# origin
ort2 <- ORT$new(param1)
ort2$draw()

## Root 1
##  Leaf 1

# generate a tree

ort2$generateTree(treemat1, df.node = dat1[ind.gen,])
ort2$draw()

## Root X3 < 2.45
## |----L: Leaf 1
## |----R: X3 < 4.75
##      |----L: Leaf 2
##      |----R: Leaf 3

# update this tree
for(i in ind.updt) {
 ort2$update(dat1[i,1:4], dat1[i,5])
}
ort2$draw()

## Root X3 < 2.45
## |----L: Leaf 1
## |----R: X3 < 4.75
##      |----L: Leaf 2
##      |----R: X4 < 2.19
##           |----L: X2 < 3.68
##                |----L: X1 < 7.12
##                     |----L: X3 < 4.06
##                          |----L: Leaf 1
##                          |----R: Leaf 3
##                     |----R: Leaf 3
##                |----R: Leaf 1
##           |----R: Leaf 3

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