随机森林分类算法python代码_随机森林的原理及Python代码实现
原标题：随机森林的原理及Python代码实现
最近在做kaggle的时候，发现随机森林这个算法在分类问题上效果十分的好，大多数情况下效果远要比svm，log回归，knn等算法效果好。因此想琢磨琢磨这个算法的原理。
要学随机森林，首先先简单介绍一下集成学习方法和决策树算法。
Bagging和Boosting 概念及区别
Bagging和Boosting都是将已有的分类或回归算法通过一定方式组合起来，形成一个性能更加强大的分类器，更准确的说这是一种分类算法的组装方法。即将弱分类器组装成强分类器的方法。
首先介绍Bootstraping，即自助法：它是一种有放回的抽样方法（可能抽到重复的样本）。
1、Bagging (bootstrap aggregating)
Bagging即套袋法，其算法过程如下：
A）从原始样本集中抽取训练集。每轮从原始样本集中使用Bootstraping的方法抽取n个训练样本（在训练集中，有些样本可能被多次抽取到，而有些样本可能一次都没有被抽中）。共进行k轮抽取，得到k个训练集。（k个训练集之间是相互独立的）
B）每次使用一个训练集得到一个模型，k个训练集共得到k个模型。（注：这里并没有具体的分类算法或回归方法，我们可以根据具体问题采用不同的分类或回归方法，如决策树、感知器等）
C）对分类问题：将上步得到的k个模型采用投票的方式得到分类结果；对回归问题，计算上述模型的均值作为最后的结果。（所有模型的重要性相同）
2、Boosting
其主要思想是将弱分类器组装成一个强分类器。在PAC（概率近似正确）学习框架下，则一定可以将弱分类器组装成一个强分类器。
关于Boosting的两个核心问题：
1）在每一轮如何改变训练数据的权值或概率分布？
通过提高那些在前一轮被弱分类器分错样例的权值，减小前一轮分对样例的权值，来使得分类器对误分的数据有较好的效果。
2）通过什么方式来组合弱分类器？
通过加法模型将弱分类器进行线性组合，比如AdaBoost通过加权多数表决的方式，即增大错误率小的分类器的权值，同时减小错误率较大的分类器的权值。
而提升树通过拟合残差的方式逐步减小残差，将每一步生成的模型叠加得到最终模型。
3、Bagging，Boosting二者之间的区别
Bagging和Boosting的区别：
1）样本选择上：
Bagging：训练集是在原始集中有放回选取的，从原始集中选出的各轮训练集之间是独立的。
Boosting：每一轮的训练集不变，只是训练集中每个样例在分类器中的权重发生变化。而权值是根据上一轮的分类结果进行调整。
2）样例权重：
Bagging：使用均匀取样，每个样例的权重相等
Boosting：根据错误率不断调整样例的权值，错误率越大则权重越大。
3）预测函数：
Bagging：所有预测函数的权重相等。
Boosting：每个弱分类器都有相应的权重，对于分类误差小的分类器会有更大的权重。
4）并行计算：
Bagging：各个预测函数可以并行生成
Boosting：各个预测函数只能顺序生成，因为后一个模型参数需要前一轮模型的结果。
4、总结
这两种方法都是把若干个分类器整合为一个分类器的方法，只是整合的方式不一样，最终得到不一样的效果，将不同的分类算法套入到此类算法框架中一定程度上会提高了原单一分类器的分类效果，但是也增大了计算量。
下面是将决策树与这些算法框架进行结合所得到的新的算法：
1）Bagging + 决策树 = 随机森林
2）AdaBoost + 决策树 = 提升树
3）Gradient Boosting + 决策树 = GBDT
集成学习通过构建并结合多个分类器来完成学习任务。集成学习通过将多个学习器进行结合，常可获得比单一学习器更好的泛化性能。
考虑一个简单例子：在二分类任务中，假定三个分类器在三个测试样本上的表现如下图，其中√表示分类正确，×表示分类错误，集成学习的结果通过投票法产生，即“少数服从多数”。如下图，在（a）中，每个分类器都只有66.6%的精度，但集成学习却达到了100%；在（b）中，三个分类器没有差别，集成之后性能没有提高；在(c)中，每个分类器的精度都只有33.3%，集成学习的结果变得更糟。这个简单地例子显示出：要获得好的集成，个体学习器应“好而不同”，即个体学习器要有一定的“准确性”，即学习器不能太差，并且要有“多样性”，即学习器间具有差异。
根据个体学习器的生成方式，目前的集成学习方法大致可分为两大类，即个体学习器之间存在强依赖关系，必须串行生成的序列化方法，以及个体学习器间不存在强依赖关系，可同时生成的并行化方法；前者的代表是Boosting，后者的代表是Bagging和“随机森林”（Random Forest）
Bagging与随机森林
要得到泛化性能强的集成，集成中的个体学习器应尽可能相互独立，虽然这在现实任务中很难做到，但我们可以设法使基学习器尽可能具有较大的差异。
在我的实验中，使用“自助采样法”：给定包含m个样本的数据集，我们先随机取出一个样本放入采样集中，再把该样本放回初始数据集，使得下次采样时该样本仍有可能被选中，这样，经过m次随机操作，我们得到含m个样本的采样集，初始训练集中有的样本在采样集里多次出现，有的则从未出现。
按照这种方法，我们可以采样出T个含m个训练样本的采样集，然后基于每个采样集训练处一个基学习器，再将这些基学习器进行结合，这就是Bagging的基本流程。在对预测输出进行结合时，Bagging通常对分类任务使用简单投票法，对回归任务使用简单平均法。
随机森林是Bagging的一个扩展。随机森林在以决策树为基学习器构建Bagging集成的基础上，进一步在决策树的训练过程中引入了随机属性选择（即引入随机特征选择）。传统决策树在选择划分属性时时在当前节点的属性集合（假定有d个属性）中选择一个最优属性；而在随机森林中，对基决策树的每个节点，先从该节点的属性集合中随机选择一个包含k个属性的子集，然后再从这个子集中选择一个最优属性用于划分。这里的参数k控制了随机性的引入程度：若令k=d,则基决策树的构建与传统决策树相同；若令k=1，则是随机选择一个属性进行划分。
在这篇文章中，我们只讲随机森林的分类部分。随机森林用于分类时，即采用n个决策树分类，将分类结果用简单投票法得到最终分类，提高分类准确率。
对于决策树不太了解的童鞋，可以看上一篇：
python机器学习：决策树ID3、C4.5
简单来说，随机森林就是对决策树的集成，但有两点不同：
（1）采样的差异性：从含m个样本的数据集中有放回的采样，得到含m个样本的采样集，用于训练。这样能保证每个决策树的训练样本不完全一样。
（2）特征选取的差异性：每个决策树的n个分类特征是在所有特征中随机选择的（n是一个需要我们自己调整的参数）
随机森林需要调整的参数有：
（1） 决策树的个数
（2） 特征属性的个数
（3） 递归次数（即决策树的深度）
下面，讲一下如何用代码实现随机森林。
代码实现流程：
（1） 导入文件并将所有特征转换为float形式
（2） 将数据集分成n份，方便交叉验证
（3） 构造数据子集（随机采样），并在指定特征个数（假设m个，手动调参）下选取最优特征
（4） 构造决策树
（5） 创建随机森林（多个决策树的结合）
（6） 输入测试集并进行测试，输出预测结果
（1） 导入文件并将所有特征转换为float形式
（2） 将数据集分成n份，方便交叉验证
（3） 构造数据子集（随机采样），并在指定特征个数（假设m个，手动调参）下选取最优特征
（4） 构造决策树
（5） 创建随机森林（多个决策树的结合）
（6） 输入测试集并进行测试，输出预测结果
对以上代码的一点总结：
训练部分：假设我们取dataset中的m个feature来构造决策树，首先，我们遍历m个feature中的每一个feature，再遍历每一行，通过spilt_loss函数（计算分割代价）来选取最优的特征及特征值，根据是否大于这个特征值进行分类（分成left,right两类），循环执行上述步骤，直至不可分或者达到递归限值（用来防止过拟合），最后得到一个决策树tree。
测试部分：对测试集的每一行进行判断，决策树tree是一个多层字典，每一层为一个二分类，将每一行按照决策树tree中的分类索引index一步一步向里层探索，直至不出现字典时探索结束，得到的值即为我们的预测值。返回搜狐，查看更多
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