r语言随机森林_机器学习：R语言实现随机森林
R包randomForest的随机森林分类模型以及对重要变量的选择 
随机森林(random forest)是一种组成式的有监督学习方法，可视为决策树 的扩展。 随机森林通过对对象和变量进行抽样构建预测模型，即生成多个决策树，并依次对对象进行分类。 最后将各决策树的分类结果汇总，所有预测类别中的众数类别即为随机森林所预测的该对象的类别，分类准确率提升。
随机森林工作过程可概括如下：
(1)假设训练集中共有N个对象、M个变量，从训练集中随机有放回地抽取N个对象构建决策树；
(2)在每一个节点随机抽取m个变量，将其作为分割该节点的候选变量，每一个节点处的变量数应一致；
(3)完整生成所有决策树，无需剪枝(最小节点为1)；
(4)重复(1)-(3)过程，获得大量决策树；终端节点的所属类别由节点对应的众数类别决定；
(5)对于新的观测点，用所有的树对其进行分类，其类别由多数决定原则生成。
相较于其它分类方法，随机森林通常具有如下优势：
分类准确率通常更高；
能够有效处理具有高维特征(多元)的数据集，而且不需要降维；
在处理大数据集时也具有优势；
可应用于具有大量缺失值的数据中；
能够在分类的同时度量变量对分类的相对重要性。
本篇使用微生物群落研究中的16S扩增子测序数据，展示R包randomForest中的随机森林方法。
注：randomForest包根据经典决策树生成随机森林；如果期望根据条件推断树生成随机森林，可使用party包。当预测变量间高度相关时，基于条件推断树的随机森林可能效果更好。
示例数据，R代码的百度盘链接：
https://pan.baidu.com/s/10MWBfjBnYIzf6Cx2Zd9CjA
数据集
示例文件“otu_table.txt”为来自16S测序所获得的细菌OTUs丰度表格，共计120个样本，其中60个来自环境c(c组)，60个来自环境h(h组)。
接下来使用该数据：
(1)任一OTUs的丰度都很难作为判别两种不同环境的标准，因此接下来综合考虑所有OTUs的丰度并进行建模，目的是找到能够稳定区分两种环境的代表性OTUs组合(作为生物标志物)；
(2)通过代表性OTUs的丰度构建预测模型，即仅通过这些OTUs的丰度就能够判断样本分类。
首先读入数据预处理。
#读取 OTUs 丰度表
otu
#过滤低丰度 OTUs 类群，它们对分类贡献度低，且影响计算效率
#120 个样本，就按 OTUs 丰度的行和不小于 120 为准吧
otu = 120), ]
#合并分组，得到能够被 randomForest 识别计算的格式
group otu otu_group
#将总数据集分为训练集(占 70%)和测试集(占 30%)
set.seed(123)
select_train otu_train otu_test 随机森林构建
模型拟合
randomForest包方法的细节介绍可参考：
https://www.stat.berkeley.edu/~breiman/RandomForests/
#randomForest 包的随机森林
library(randomForest)
#随机森林计算(默认生成 500 棵决策树)，详情 ?randomForest
set.seed(123)
otu_train.forest otu_train.forest
plot(margin(otu_train.forest, otu_train$groups), main = '观测值被判断正确的概率图')
randomForest()函数从训练集中有放回地随机抽取84个观测点，在每棵树的每个节点随机抽取36个变量，从而生成了500棵经典决策树。
生成树时没有用到的样本点所对应的类别可由生成的树估计，与其真实类别比较即可得到袋外预测(out-of-bag，OOB)误差，即OOB estimate of error rate，可用于反映分类器的错误率。此处为为1.19%，显示分类器模型的精准度是很高的，可以有效识别两类分组。
Confusion matrix比较了预测分类与真实分类的情况，class.error代表了错误分类的样本比例，这里是很低的：c 组的41个样本中40个正确分类，h组的43个样本全部正确分类。
概率图显示绝大部分样本的分类具有非常高的正确率。
若识别模糊，则会出现偏离。
分类器性能测试
不妨使用构建好的分类器分类训练集样本，查看判别的样本分类情况。
#训练集自身测试
train_predict compare_train compare_train
sum(diag(compare_train)/sum(compare_train))
拟合的分类模型返回来重新识别训练集数据时，甚至纠正了在拟合时的错误划分。
接下来使用测试集数据，进一步评估分类器性能。
#使用测试集评估
test_predict compare_test compare_test
显示初步构建的随机森林分类器能够准确分类训练集外的样本。
寻找代表性的OTUs组合
变量重要性
随机森林除了分类器外的另一常用功能是识别重要的变量，即计算变量的相对重要程度。
在这里，就是期望寻找能够稳定区分两种环境的代表性OTUs组合(作为生物标志物)。
##关键 OTUs 识别
#查看表示每个变量(OTUs)重要性的得分
#summary(otu_train.forest)
importance_otu head(importance_otu)
#或者使用函数 importance()
importance_otu head(importance_otu)
#可以根据某种重要性的高低排个序，例如根据“Mean Decrease Accuracy”指标
importance_otu head(importance_otu)
#输出表格
#write.table(importance_otu, 'importance_otu.txt', sep = '\t', col.names = NA, quote = FALSE)
此处“Mean Decrease Accuracy”和“Mean Decrease Gini”为随机森林模型中的两个重要指标。其中，“mean decrease accuracy”表示随机森林预测准确性的降低程度，该值越大表示该变量的重要性越大；“mean decrease gini”计算每个变量对分类树每个节点上观测值的异质性的影响，从而比较变量的重要性。该值越大表示该变量的重要性越大。
到这一步，可从中筛选一些关键OTUs作为代表物种，作为有效区分两种环境的生物标志物。
该图展示了其中top30关键的OTUs，将它们划分为“关键OTUs”的依据为模型中的两个重要指标(两个指标下各自包含30个OTUs，默认由高往低排)。
#作图展示 top30 重要的 OTUs
varImpPlot(otu_train.forest, n.var = min(30, nrow(otu_train.forest$importance)), main = 'Top 30 - variable importance')
交叉验证
那么，选择多少重要的变量(本示例为OTUs)是更合适的呢？
可根据计算得到的各OUTs重要性的值(如“Mean Decrease Accuracy”)，将OTUs由高往低排序后，通过执行重复5次的十折交叉验证，根据交叉验证曲线对OTU进行取舍。交叉验证法的作用就是尝试利用不同的训练集/验证集划分来对模型做多组不同的训练/验证，来应对单独测试结果过于片面以及训练数据不足的问题。此处使用训练集本身进行交叉验证。
##交叉验证帮助选择特定数量的 OTUs
#5 次重复十折交叉验证
set.seed(123)
otu_train.cv otu_train.cv
#提取验证结果绘图
otu_train.cv otu_train.cv$otus otu_train.cv otu_train.cv$otus
#拟合线图
library(ggplot2)
library(splines) #用于在 geom_smooth() 中添加拟合线，或者使用 geom_line() 替代 geom_smooth() 绘制普通折线
p geom_smooth(se = FALSE, method = 'glm', formula = y~ns(x, 6)) +
theme(panel.grid = element_blank(), panel.background = element_rect(color = 'black', fill = 'transparent')) +
labs(title = '',x = 'Number of OTUs', y = 'Cross-validation error')
p
交叉验证曲线展示了模型误差与用于拟合的OTUs数量之间的关系。误差首先会随OTUs数量的增加而减少，开始时下降非常明显，但到了特定范围处，下降幅度将不再有显著变化，甚至有所增加。再根据简约性原则，大致选择重要性排名前30的OTUs就可以了。
#大约提取前 30 个重要的 OTUs
p + geom_vline(xintercept = 30)
#根据 OTUs 重要性排序后选择，例如根据“Mean Decrease Accuracy”指标
importance_otu head(importance_otu)
#输出表格
#write.table(importance_otu[1:30, ], 'importance_otu_top30.txt', sep = '\t', col.names = NA, quote = FALSE)
简约模型
如上的交叉验证曲线可反映出，并非所有变量都有助于预测模型，重要性排名靠后的变量的效应不明显甚至存在着负效应。就本文的示例而言，有些OTUs对于分类的贡献度并不高，有些可能在组间区别不大甚至会增加错误率。
因此，对于一开始构建的随机森林分类器，很多变量其实是可以剔除的。不妨就以上述选择的前30个最重要的OTUs代替原数据集中所有的OTUs进行建模，一方面助于简化分类器模型，另一方面还可提升分类精度。
##简约分类器
#选择 top30 重要的 OTUs，例如上述已经根据“Mean Decrease Accuracy”排名获得
otu_select
#数据子集的训练集和测试集
otu_train_top30 otu_test_top30
#随机森林计算(默认生成 500 棵决策树)，详情 ?randomForest
set.seed(123)
otu_train.forest_30 otu_train.forest_30
plot(margin(otu_train.forest_30, otu_test_top30$groups), main = '观测值被判断正确的概率图')
#训练集自身测试
train_predict compare_train compare_train
#使用测试集评估
test_predict compare_test compare_test
与上文使用所有OTUs构建的分类器相比，OOB estimate of error rate降低，且Confusion matrix中也无错误分类(先前是有一个错误的)，表现为精度提高。
再使用训练集和测试集评估分类器性能。
#训练集自身测试
train_predict compare_train compare_train
#使用测试集评估
test_predict compare_test compare_test
即便只根据30个(重要的)OTUs的丰度判断样本分类，也是能够准确划分的。
将由分类器预测得到的样本分类绘制在排序图中。
##NMDS 排序图中展示分类
#NMDS 降维
nmds result result
#获得上述的分类预测结果
predict_group predict_group
#作图
colnames(result)[1:3] result$NMDS1 result$NMDS2 result$samples result head(result)
ggplot(result, aes(NMDS1, NMDS2, color = predict_group)) +
geom_polygon(data = plyr::ddply(result, 'predict_group', function(df) df[chull(df[[1]], df[[2]]), ]), fill = NA) +
geom_point()
