基于随机森林的分类算法的matlab简单实现
说明
关于熵、信息增益、信息增益比、基尼指数的计算不再写出
决策树构建——使用最简单的ID3算法
1.输入：训练数据集D，特征集A，阈值（后面会说明数据集的内容）
2.输出：决策树T
（1）若D中所有实例属于同一类Ck，则T为单结点树，并将Ck作为该结点的类标记，返回T；
（2）若A是空集，则T为单结点树，并将D中实例数最大的类Ck作为该结点的类标记，返回T；
（3）否则，计算A中各特征对D的信息增益，选择信息增益最大的特征Ag；
（4）如果Ag的信息增益小于阈值，则置T为单结点树，并将D中实例数最大的类Ck作为该结点的类标记，返回T；
（5）否则，对Ag的每一可能值ai，依Ag=ai将D分割为若干非空子集Di，将Di中实例数最大的类作为标记，构建子结点，由结点及其子结点构成树T，返回T；
（6）对第i个子结点，以Di为训练集，以A-{Ag}为特征集，递归的调用步（1）到步（5），得到子树Ti，返回Ti。
注：如果采用C4.5算法构建决策树，则只需要把ID3算法中的信息增益更换为信息增益比。
数据集说明
训练集1500个数据，测试集为500个数据。
表示的是银行对是否同意贷款的分类预测。
如图：
第一列：1代表青年；2代表中年；3代表老年。
第二列：2代表收入最高；1代表收入一般；0代表收入低。
第三列：1代表有房；0代表没房
第四列：1表示信用很好；2表示信用好；3表示信用一般。
第五列：1代表男；0代表女。
第六列：1表示城市；0表示农村。
第七列：1表示同意贷款；2表示还需考虑；3表示不同意。
随机森林的构建
1.随机森林是集成学习的一种，它的基础单元是决策树。
2.随机森林有两个随机，（假设训练集数目为N）一是训练决策树时随机有放回的抽取n(n
4.我们可以选择构建多棵决策树，每一棵决策树可对每一个数据进行分类，得出一个结果；我们对所有决策树的对同一数据的结果作出一个投票处理，即少数服从多数，投票的结果就是随机森林对这一数据的分类结果。
5.如果不确定如何选择n，m以及决策树的棵树，可以采用其他算法针对随机森林分类的准确率进一步优化。
matlab代码及结果
1.主程序RandomForest.m
clear all;
clc;
rnode=cell(3,1);%3*1的单元数组
rchild_value=cell(3,1);%3*1的单元数组
rchild_node_num=cell(3,1);%3*1的单元数组
sn=900; %随机可重复的抽取sn个样本
tn=30; %森林中决策树的棵树
S=xlsread('loan_train.xls');
%% 样本训练采用随机森林和ID3算法构建决策森林
for j=1:tn %训练十棵决策树
Feature=randperm(6,5);%随机选取数个特征
Sample_num=randi([1,1500],1,sn);%从1至1000内随机抽取sn个样本,1*sn矩阵
SData=S(Sample_num,:); %一棵树的训练集
[node,child_value,child_node_num]=ID3(SData,Feature);
rnode{j,1}=node;
rchild_value{j,1}=child_value;
rchild_node_num{j,1}=child_node_num;
end
%% 样本测试
T=xlsread('loan_test.xls');
%TData=roundn(T,-1);
TData=roundn(T(:,1:end-1),-1);
len=length(TData(:,1));%测试样本的数目
type=zeros(len,1);
for j=1:len
%统计函数，对输入的测试向量进行投票，然后统计出选票最高的标签类型输出
[type(j)]=statistics(tn,rnode,rchild_value,rchild_node_num,TData(j,:));
end
xlswrite('loan_result.xls',[T type]);%输出测试报告
gd = T(:,end);
count = sum(type==gd);
fprintf('共有%d个样本，判断正确的有%d\n准确率为：百分之%s\n',len,count,count/len*100);
2.决策树构建程序——ID3.m
% 函数返回一棵决策树
function [node,child_value,child_node_num]=ID3(S,Feature)%%%
clear clear global node child_value child_node_num;
global node child_value child_node_num
%S=xlsread('aaa.xls');%%%
DValue=S(:,1:6);
DValue=roundn(DValue,-1);%四舍五入保留一位小数
CN=S(:,7);
CN=num2str(CN);%将标签设为string（字符串）型
for i=1:length(CN)
A(i)=i;
end
[Feature,~]=sort(Feature);
ClassPNum=Feature;
CLASSPNUM=[1 2 3 4 5 6];
[CHA,~] = setdiff(CLASSPNUM,ClassPNum) ;
DValue(:,CHA)=0;%把没用到的特征置0
m=0;
[node,child_value,child_node_num]=TreeNode( DValue, CN, A, ClassPNum,m );
end
% 生成树结点
% DValue--前6列数据
% A--参与划分的行号
% CN--属性值的集合（第7列数据）
% ClassPNum为划分的剩余属性编号
% 当前node的父亲结点为node{m}
function [node,child_value,child_node_num]=TreeNode( DValue, CN, A, ClassPNum,m)
global node child_value child_node_num
n=length(node);
if m>0
%如果父亲结点存在，将本结点的序号存入父亲结点的子结点序号集中
k=length(child_node_num{m});
child_node_num{m}(k+1)=n+1;
end
% 1、样本为空，则树为空
if isempty(DValue)
node{ n+1 }=[];
child_value{ n+1 }=[];
child_node_num{ n+1 }=[];
return;
end
% 2、用于划分的剩余属性为空，选择多数元组所在的类作为结点
if isempty( ClassPNum )
node{ n+1 }=find_most( CN,A );
child_value{ n+1 }=[];
child_node_num{ n+1 }=[];
return;
end
% 3、样本中所有数据都属于同一类，将此类作为结点
CNRowNum=CN_sta( CN, A);
if length( find(CNRowNum==0) )>=2 %表示两类为空，则都属于一类
node{ n+1 }=CN(A(1));
child_value{ n+1 }=[];
child_node_num{ n+1 }=[];
return;
% 4、样本中所有数据不属于同一类
else
I=Exp( CN,A );
for i=1:length( ClassPNum ) %计算针对所有特征的信息增益
Entropy(i)=avg_entropy( DValue(:,ClassPNum(i)), A, CN);
Gain(i)=I-Entropy(i);
end
% 4.1、各属性的信息增益均小于0，选择多数元组所在的类作为结点
if max(Gain)<=0
node{ n+1 }=find_most( CN,A );
child_value{ n+1 }=[];
child_node_num{ n+1 }=[];
return;
% 4.2、在信息增益最大的属性上进行划分
else
maxG=find( Gain==max(Gain) );
[PValue RowNum]=type_sta( DValue(:,ClassPNum(maxG(1))), A );
node{ n+1 }=ClassPNum(maxG(1));
child_value{ n+1 }=PValue;
child_node_num{ n+1 }=[];
ClassPNum(maxG)=[]; % 删除ClassPNum(maxG)--已经进行划分的属性
for i=1:length(PValue)
[node,child_value,child_node_num]=TreeNode( DValue, CN, RowNum{i}, ClassPNum,n+1 );
end
return;
end
end
end
% A--参与划分的行号
% DValue--数据集的前四列
% 本函数用于统计参与划分的行大多数属于哪一个类
function most_type=find_most( CN,A )
TypeName={'1','2','3'};
CNRowNum=CN_sta( CN, A); %1 2 3总数存在里面
n=max(CNRowNum);%求最大数量
maxn=find( CNRowNum==n );%maxn就是最多的类别对应的数
most_type=TypeName{maxn};%返回最多类别的字符串
end
% 计算属性P的熵
% A--参与计算的行号，即计算的行范围
% Attri--求属性Attri的熵
% CN--类别属性值
function entropy=avg_entropy( Attri, A, CN )
k=0;entropy=0;
n=length(A);
I=Exp( CN,A );
[PValue,RowNum]=type_sta( Attri, A );
for i=1:length( PValue )
CI=Exp( CN, RowNum{i});
entropy=entropy-length( RowNum{i} )/n*CI;
end
end
% 计算样本分类的期望
% A--参与计算的行号
% Attri--求期望的属性值的集合
function I=Exp(CN,A)
CNRowNum=CN_sta( CN, A );
n=length(A);
I=0;
for i=1:3
if CNRowNum(i)>0
P(i)=CNRowNum(i)/n;
I=I-P(i)*log2( P(i) );
end
end
end
% 统计属性的取值及各取值对应的行号集合
% A为参与统计的记录的行号集合
% Attri为属性值的集合
function [PValue,RowNum]=type_sta( Attri, A)
k=1;
PValue=Attri( A(1) );
RowNum{1}=A(1);
for i=2:length(A)
n1=find( PValue==Attri( A(i) ) );
if isempty(n1)
k=k+1;
PValue(k)=Attri( A(i) );
RowNum{k}=A(i);
else
n2=length( RowNum{n1} );
RowNum{n1}(n2+1)=A(i);
end
end
end
% 统计类别属性的取值及各取值对应的行号集合
% A为参与统计的记录的行号集合
% CN为类别属性值的集合
function CNRowNum=CN_sta( CN, A)
CNRowNum=[0 0 0];
TypeName={'1','2'};
for i=1:length( A )
if strcmp( CN(A(i)),TypeName{1})
CNRowNum(1)=CNRowNum(1)+1;
elseif strcmp( CN(A(i)),TypeName{2} )
CNRowNum(2)=CNRowNum(2)+1;
else CNRowNum(3)=CNRowNum(3)+1;
end
end
end
3.统计及投票代码——statistics.m
function [type] = statistics(tn,rnode,rchild_value,rchild_node_num,PValue)
TypeName={'1','2','3'};
TypeNum=[0 0 0];
for i=1:tn %对测试向量进行投票，共有tn棵树
[type]=vote(rnode,rchild_value,rchild_node_num,PValue,i);
if strcmp( type,TypeName{1})
TypeNum(1) = TypeNum(1) + 1;
elseif strcmp( type,TypeName{2})
TypeNum(2) = TypeNum(2) + 1;
else TypeNum(3) = TypeNum(3) + 1;
end
end
maxn=find( TypeNum==max(TypeNum) );
type=str2num(TypeName{maxn(1)});
end
function [type] = vote(rnode,rchild_value,rchild_node_num,PValue,j)
n=1; %从树的根结点（即node{1}）开始查找
k=0;
while ~isempty(rchild_node_num{j,1}{n})%不为空则进入循环
for i=1:length(rchild_value{j,1}{n})
if PValue(rnode{j,1}{n})==rchild_value{j,1}{n}(i)
n=rchild_node_num{j,1}{n}(i);
k=0;
break;
end
end
if i==length(rchild_value{j,1}{n})
% 若这个值在分类器中不存在，则取其最近的值进行分类
PValue(rnode{j,1}{n})=PValue(rnode{j,1}{n})+0.1*k;
PValue=roundn(PValue,-1);
end
k=(-1)^k*( abs(k)+1 );
end
type=rnode{j,1}{n}; type=rnode{j,1}{n};
end
分类结果
1.决策树的结构可以从rnode、rchild_node_num、rchild_value三个数组中对照着读出来。
2.分类结果为
3.测试集的分类结果将保存到loan_result.xls文件中。
代码缺点
1.只适用于属性值是标签值也就是离散值的类型，如果训练集中含有连续属性样本，那么训练出的决策树将存在较严重的过拟合现象。
2.未设置阈值，导致训练出的决策树结点数过多（可认为阈值为0，可以适当调大）
3.ID3算法在部分情形下不太合适。
文件
matlab文件及数据集地址