随机森林分类、回归算法原理及调参实战

集成算法 ensemble

通过在数据集上构建多个模型,集成所有模型的建模结果,得到一个综合的结果,以此来获得比单个
模型更好的分类或回归表现

装袋法bagging:
    构建多个相互独立的基评估器(base estimator),然后对其预测进行平均或多数表决原则来决定
    集成评估器的结果。装袋法的代表模型就是随机森林
提升法boosting:
    基评估器是相关的,是按顺序一一构建的。其核心思想是结合弱评估器的力量一次次对难以评估的样本
    进行预测,从而构成一个强评估器。提升法的代表模型有Adaboost和梯度提升树GBDT。

装袋法和提升法对比

装袋法bagging 提升法boosting
评估器 相互独立,同时运行 相互关联,按顺序依次构建,后建模型会在先建模型的预测失败的样本上有更多权重
抽样数集 有放回随机抽样 有放回抽样,但每次抽样时,会给预测失败的样本更多的权重
决定集成的结果 平均或多数表决 加权平均,训练集上表现更好的模型会得到更多的权重
目标 降低方差,提高模型整体稳定性 降低偏差,提高模型整体精确度
单个评估器过拟合问题 能一定程度上避免过拟合 可能会加剧过拟合
单个评估器的效力比较弱时 不是非常有帮助 可能会提升模型表现
代表算法 RF GBDT和adabooost

随机森林参数

控制基评估器参数:
    与决策树类似
n_estimators:
    决策树的数量,越大,模型的效果往往越好。但是相应的,任何模型都有决策边界,n_estimators达到
    一定的程度之后,随机森林的精确性往往不再上升或开始波动
%matplotlib inline
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.datasets import load_wine
wine = load_wine()

决策树与随机深林的对比

from sklearn.model_selection import train_test_split
Xtrain, Xtest, Ytrain, Ytest = train_test_split(wine.data,wine.target,test_size=0.3)
 
clf = DecisionTreeClassifier(random_state=0)
rfc = RandomForestClassifier(random_state=0)
clf = clf.fit(Xtrain,Ytrain)
rfc = rfc.fit(Xtrain,Ytrain)
score_c = clf.score(Xtest,Ytest)
score_r = rfc.score(Xtest,Ytest)
 
print("Single Tree:{}".format(score_c)
      ,"Random Forest:{}".format(score_r)
     )
Single Tree:0.9444444444444444 Random Forest:1.0

#交叉验证情况下

from sklearn.model_selection import cross_val_score
import matplotlib.pyplot as plt
 
rfc = RandomForestClassifier(n_estimators=25)
rfc_s = cross_val_score(rfc,wine.data,wine.target,cv=10)
 
clf = DecisionTreeClassifier()
clf_s = cross_val_score(clf,wine.data,wine.target,cv=10)
 
plt.plot(range(1,11),rfc_s,label = "RandomForest")
plt.plot(range(1,11),clf_s,label = "Decision Tree")
plt.legend()
plt.show()

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# 多次交叉验证

rfc_l = []
clf_l = []
 
for i in range(10):
    rfc = RandomForestClassifier(n_estimators=25)
    rfc_s = cross_val_score(rfc,wine.data,wine.target,cv=10).mean()
    rfc_l.append(rfc_s)
    clf = DecisionTreeClassifier()
    clf_s = cross_val_score(clf,wine.data,wine.target,cv=10).mean()
    clf_l.append(clf_s)
    
plt.plot(range(1,11),rfc_l,label = "Random Forest")
plt.plot(range(1,11),clf_l,label = "Decision Tree")
plt.legend()
plt.show()
 
#是否有注意到,单个决策树的波动轨迹和随机森林一致?
#再次验证了我们之前提到的,单个决策树的准确率越高,随机森林的准确率也会越高

[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-rGA随机森林分类、回归算法原理及调参实战_第2张图片G65xY-1587530490936)(output_14_0.png)]

n_estimator 参数曲线

#####【TIME WARNING: 2mins 30 seconds】#####
superpa = []
for i in range(200):
    rfc = RandomForestClassifier(n_estimators=i+1,n_jobs=-1)
    rfc_s = cross_val_score(rfc,wine.data,wine.target,cv=10).mean()
    superpa.append(rfc_s)
print(max(superpa),superpa.index(max(superpa))+1)#打印出:最高精确度取值,max(superpa))+1指的是森林数目的数量n_estimators
plt.figure(figsize=[20,5])
plt.plot(range(1,201),superpa)
plt.show()
0.9888888888888889 32

[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-随机森林分类、回归算法原理及调参实战_第3张图片5ATU1OOh-1587530490942)(output_16_1.png)]

随机森林为什么准确率高?

随机森林的本质是一种装袋集成算法(bagging),装袋集成算法是对基评估器的预测结果进行平均
或用多数表决原则来决定集成评估器的结果。

在刚才的红酒例子中,我们建立了25棵树,对任何一个样本而言,平均或多数表决原则下,当且仅当
有13棵以上的树判断错误的时候,随机森林才会判断错误。单独一棵决策树对红酒数据集的分类准确
率在0.85上下浮动,假设一棵树判断错误的可能性为0.2,那13棵树以上都判断错误的可能性是
import numpy as np
from scipy.special import comb
 
np.array([comb(25,i)*(0.2**i)*((1-0.2)**(25-i)) for i in range(13,26)]).sum()

0.00036904803455582827



可以看到:远小于一棵树的错误率。同时也注意到,如果随机森林中每棵树都是一样的话,
那么一棵树判断错误,则整个森林就判读错误,也就和决策树没有区别。

所以随机森林的基分类器是相互独立的,互不相同的

怎样生成不同的树 ------双重随机性

参数:random_state 控制森林生成的模式

rfc = RandomForestClassifier(n_estimators=20,random_state=2)
rfc = rfc.fit(Xtrain, Ytrain)
#重要属性:estimators_ 存储所有树信息的列表
#查看所有树的random_state
for i in range(len(rfc.estimators_)):
    print(rfc.estimators_[i].random_state)
2056096140
1078729000
602442957
1514174439
1458549053
904046564
1214918618
655921571
139775012
293793817
864952371
2116213231
963777025
861270369
1156416813
2032972974
583060530
1909517413
1341241096
2058549495
533227000
1803803348
2056406370
1190856758
132094869


当random_state固定时,随机森林中生成是一组固定的树,但每棵树依然是不一致的,这是用
”随机挑选特征进行分枝“的方法得到的随机性。并且我们可以证明,当这种随机性越大的时
候,袋装法的效果一般会越来越好。

但这种做法的局限性是很强的,当我们需要成千上万棵树的时候,数据不一定能够提供成千上
万的特征来让我们构筑尽量多尽量不同的树

参数:bootstrap &oob_score 有放回的随机抽样

要让基分类器尽量都不一样,一种很容易理解的方法是使用不同的训练集来进行训练,而袋装
法正是通过有放回的随机抽样技术来形成不同的训练数据。

参数bootstrap默认为True,即默认使用有放回的随机抽样

有放回随机抽样:
    在一个含有n个样本的原始训练集中,我们进行随机采样,每次采样一个样本,并在抽取下
    一个样本之前将该样本放回原始训练集,也就是说下次采样时这个样本依然可能被采集到,
    这样采集n次,最终得到一个和原始训练集一样大的,n个样本组成的自助集

然而,由于是有放回,一些样本可能在同一个自助集中出现多次,而其他一些却可能被忽略,
因为每一个样本被抽到某个自助集中的概率为:
$1-(1-\frac{1}{n})^n$
$\displaystyle\lim_{n\to\infty}(1-(1-\frac{1}{n})^n)=(1-\frac{1}{e})=0.632$
一般来说,一个自助集大约平均会包含63%的原始数据。会有约37%的训练数据被浪费掉,没有
参与建模,这些数据被称为袋外数据(out of bag data,简写为oob)。除了我们最开始就划分好
的测试集之外,这些数据也可以被用来作为集成算法的测试集

也就是说,在使用随机森林时,我们可以不划分测试集和训练集,只需要用袋外数据来测试我们
的模型即可
rfc = RandomForestClassifier(n_estimators=25,oob_score=True) #默认为False
rfc = rfc.fit(wine.data,wine.target)
#重要属性 oob_score_ 使用袋外数据的模型评分
rfc.oob_score_
0.9719101123595506



 当然,这也不是绝对的,当n和n_estimators都不够大的时候,很可能就没有数据掉落在袋外
 ,自然也就无法使用oob数据来测试模型了

5个重要接口

fit:
    训练模型,输入训练集特征和标签

score:
    返回分类准确率,可以是测试集也可以使训练集。注意,指标是不能修改的,如果想使用其他
    衡量指标,则不用score,使用交叉验证。
    apply:
        返回每个样本所在叶子节点索引,可以是测试集也可以使训练集
    predict:
        返回每个样本的分类结果,可以是测试集也可以使训练集
    predict_proba:
        返回每个样本的分类到某一类的概率,可以是测试集也可以使训练集
rfc = RandomForestClassifier(n_estimators=25,random_state=20)
rfc = rfc.fit(Xtrain, Ytrain)
rfc.score(Xtest,Ytest)
rfc.apply(Xtest)
array([[10, 16, 16, ...,  8,  4,  6],
       [26, 18, 20, ..., 20, 14, 20],
       [10, 16, 16, ...,  8,  4,  2],
       ...,
       [26, 22, 20, ..., 20, 14, 15],
       [15,  4,  4, ..., 10, 11, 14],
       [19, 16, 16, ..., 19,  7,  2]], dtype=int64)
rfc.predict(Xtest)
array([2, 0, 2, 1, 0, 1, 0, 1, 0, 0, 2, 0, 1, 1, 0, 1, 0, 0, 1, 1, 2, 1,
       0, 0, 0, 1, 0, 1, 2, 0, 0, 2, 0, 0, 1, 1, 2, 0, 1, 2, 2, 1, 2, 2,
       2, 1, 0, 1, 1, 0, 0, 0, 1, 2])
rfc.predict_proba(Xtest)
array([[0.  , 0.  , 1.  ],
       [1.  , 0.  , 0.  ],
       [0.  , 0.  , 1.  ],
       [0.  , 1.  , 0.  ],
       [0.84, 0.16, 0.  ],
       [0.  , 0.96, 0.04],
       [0.88, 0.12, 0.  ],
       [0.12, 0.88, 0.  ],
       [0.96, 0.04, 0.  ],
       [1.  , 0.  , 0.  ],
       [0.04, 0.08, 0.88],
       [1.  , 0.  , 0.  ],
       [0.  , 1.  , 0.  ],
       [0.  , 1.  , 0.  ],
       [0.96, 0.04, 0.  ],
       [0.12, 0.76, 0.12],
       [0.96, 0.04, 0.  ],
       [0.96, 0.04, 0.  ],
       [0.  , 1.  , 0.  ],
       [0.  , 1.  , 0.  ],
       [0.  , 0.  , 1.  ],
       [0.  , 1.  , 0.  ],
       [0.96, 0.04, 0.  ],
       [1.  , 0.  , 0.  ],
       [1.  , 0.  , 0.  ],
       [0.  , 1.  , 0.  ],
       [1.  , 0.  , 0.  ],
       [0.  , 0.88, 0.12],
       [0.  , 0.04, 0.96],
       [1.  , 0.  , 0.  ],
       [1.  , 0.  , 0.  ],
       [0.  , 0.  , 1.  ],
       [1.  , 0.  , 0.  ],
       [0.88, 0.12, 0.  ],
       [0.  , 1.  , 0.  ],
       [0.08, 0.84, 0.08],
       [0.  , 0.04, 0.96],
       [0.96, 0.04, 0.  ],
       [0.  , 1.  , 0.  ],
       [0.  , 0.08, 0.92],
       [0.  , 0.  , 1.  ],
       [0.  , 1.  , 0.  ],
       [0.04, 0.  , 0.96],
       [0.  , 0.08, 0.92],
       [0.  , 0.08, 0.92],
       [0.08, 0.92, 0.  ],
       [0.8 , 0.2 , 0.  ],
       [0.08, 0.92, 0.  ],
       [0.  , 1.  , 0.  ],
       [1.  , 0.  , 0.  ],
       [0.96, 0.04, 0.  ],
       [1.  , 0.  , 0.  ],
       [0.  , 1.  , 0.  ],
       [0.04, 0.04, 0.92]])

属性:feature_importances_ 特征重要性评分

[*zip(wine.feature_names,rfc.feature_importances_)]
[('alcohol', 0.12198679686258679),
 ('malic_acid', 0.02762880277046342),
 ('ash', 0.020429313443862722),
 ('alcalinity_of_ash', 0.04431583357245361),
 ('magnesium', 0.033968954054681415),
 ('total_phenols', 0.038263957377275275),
 ('flavanoids', 0.1408080229991804),
 ('nonflavanoid_phenols', 0.010215119630325406),
 ('proanthocyanins', 0.005887369287630495),
 ('color_intensity', 0.18147980477356618),
 ('hue', 0.0848840620720855),
 ('od280/od315_of_diluted_wines', 0.14228838485786396),
 ('proline', 0.14784357829802486)]

袋装法的必要条件

  • 基评估器相互独立
  • 基评估器分类准确率大于50%
import numpy as np
 
x = np.linspace(0,1,20)
 
y = []
for epsilon in np.linspace(0,1,20):
    E = np.array([comb(25,i)*(epsilon**i)*((1-epsilon)**(25-i)) for i in range(13,26)]).sum()      
    y.append(E)
plt.plot(x,y,"o-",label="when estimators are different")
plt.plot(x,x,"--",color="red",label="if all estimators are same")
plt.xlabel("individual estimator's error")
plt.ylabel("RandomForest's error")
plt.legend()
plt.show()

[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传随机森林分类、回归算法原理及调参实战_第4张图片(img-5e7eavXS-1587530490955)(output_48_0.png)]

随机森林回归

与分类树有两点不同:
  • 模型评估指标:回归树用的MSE或R平方,默认接口score返回的是R方,且不能更改,想用MSE就只能使用交叉验证了。
  • 分支质量的不纯度衡量指标:回归树支持三种指标,默认为MSE
from sklearn.datasets import load_boston#一个标签是连续西变量的数据集
from sklearn.model_selection import cross_val_score#导入交叉验证模块
from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor#导入随机森林回归系
boston = load_boston()
regressor = RandomForestRegressor(n_estimators=100,random_state=0)
cross_val_score(regressor, boston.data, boston.target, cv=10
               ,scoring = "neg_mean_squared_error"#如果不写scoring,回归评估默认是R平方
               )
array([-10.72900447,  -5.36049859,  -4.74614178, -20.84946337,
       -12.23497347, -17.99274635,  -6.8952756 , -93.78884428,
       -29.80411702, -15.25776814])

sklearn中回归类模型的评估指标

import sklearn
sorted(sklearn.metrics.SCORERS.keys())#这些指标是scoring可选择的参数
['accuracy',
 'adjusted_mutual_info_score',
 'adjusted_rand_score',
 'average_precision',
 'balanced_accuracy',
 'completeness_score',
 'explained_variance',
 'f1',
 'f1_macro',
 'f1_micro',
 'f1_samples',
 'f1_weighted',
 'fowlkes_mallows_score',
 'homogeneity_score',
 'jaccard',
 'jaccard_macro',
 'jaccard_micro',
 'jaccard_samples',
 'jaccard_weighted',
 'max_error',
 'mutual_info_score',
 'neg_brier_score',
 'neg_log_loss',
 'neg_mean_absolute_error',
 'neg_mean_gamma_deviance',
 'neg_mean_poisson_deviance',
 'neg_mean_squared_error',
 'neg_mean_squared_log_error',
 'neg_median_absolute_error',
 'neg_root_mean_squared_error',
 'normalized_mutual_info_score',
 'precision',
 'precision_macro',
 'precision_micro',
 'precision_samples',
 'precision_weighted',
 'r2',
 'recall',
 'recall_macro',
 'recall_micro',
 'recall_samples',
 'recall_weighted',
 'roc_auc',
 'roc_auc_ovo',
 'roc_auc_ovo_weighted',
 'roc_auc_ovr',
 'roc_auc_ovr_weighted',
 'v_measure_score']

实例:随机森林回归填补缺失值

import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.datasets import load_boston
from sklearn.impute import SimpleImputer #填补缺失值的类
from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor
from sklearn.model_selection import cross_val_score
dataset = load_boston()

dataset.data#数据的特征矩阵,全部为数值类型
dataset.data.shape#数据的结构 总共506*13=6578个数据
(506, 13)

原始数据是没有缺失值的,需要构造含有缺失值的数据

X_full, y_full = dataset.data, dataset.target
n_samples = X_full.shape[0]#506
n_features = X_full.shape[1]#13
#首先确定我们希望放入的缺失数据的比例,在这里我们假设是50%,那总共就要有3289个数据缺失
 
rng = np.random.RandomState(0)#设置一个随机种子,方便观察
missing_rate = 0.5
n_missing_samples = int(np.floor(n_samples * n_features * missing_rate))
#np.floor向下取整,返回.0格式的浮点数
 #所有数据要随机遍布在数据集的各行各列当中,而一个缺失的数据会需要一个行索引和一个列索引
#如果能够创造一个数组,包含3289个分布在0~506中间的行索引,和3289个分布在0~13之间的列索引,那我们就可以利用索引来为数据中的任意3289个位置赋空值
#然后我们用0,均值和随机森林来填写这些缺失值,然后查看回归的结果如何
 
missing_features = rng.randint(0,n_features,n_missing_samples)
#randint(下限,上限,n)指在下限和上限之间取出n个整数
len(missing_features)#3289
missing_samples = rng.randint(0,n_samples,n_missing_samples)
len(missing_samples)#3289
3289
X_missing = X_full.copy()
y_missing = y_full.copy()

#置空
X_missing[missing_samples,missing_features] = np.nan
#转化为DataFrame
X_missing = pd.DataFrame(X_missing)
X_missing.head()
0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12
0 NaN 18.0 NaN NaN 0.538 NaN 65.2 4.0900 1.0 296.0 NaN NaN 4.98
1 0.02731 0.0 NaN 0.0 0.469 NaN 78.9 4.9671 2.0 NaN NaN 396.9 9.14
2 0.02729 NaN 7.07 0.0 NaN 7.185 61.1 NaN 2.0 242.0 NaN NaN NaN
3 NaN NaN NaN 0.0 0.458 NaN 45.8 NaN NaN 222.0 18.7 NaN NaN
4 NaN 0.0 2.18 0.0 NaN 7.147 NaN NaN NaN NaN 18.7 NaN 5.33

使用均值和0填补

#使用均值进行填补
from sklearn.impute import SimpleImputer
imp_mean = SimpleImputer(missing_values=np.nan, strategy='mean')#实例化
X_missing_mean = imp_mean.fit_transform(X_missing)#特殊的接口fit_transform = 训练fit + 导出predict

#查看是否含有null
#布尔值False = 0, True = 1 
# pd.DataFrame(X_missing_mean).isnull().sum()#如果求和为0可以彻底确认是否有NaN

#使用0进行填补
imp_0 = SimpleImputer(missing_values=np.nan, strategy="constant",fill_value=0)#constant指的是常数
X_missing_0 = imp_0.fit_transform(X_missing)

随机森林回归填补

1. 如果只有一个特征含有缺失值

  • 训练集,特征T未缺失部分样本的其他n-1个特征 +原标签:作为训练集特征矩阵
    特征T未缺失部分样本:作为训练集标签
  • 测试集,特征T缺失部分的样本的其他n-1个特征 +原标签 :作为测试集输入

2. 如果多个特征含有缺失值

  • 答案是遍历所有的特征,从缺失最少的开始进行填补(因为填补缺失最少的特征所需要的
    准确信息最少)。填补一个特征时,先将其他特征的缺失值用0代替,每完成一次回归
    预测,就将预测值放到原本的特征矩阵中,再继续填补下一个特征
# 复制数据
X_missing_reg = X_missing.copy()
#找出数据集中,缺失值从小到大排列的特征们的顺序,并且有了这些的索引
sortindex = np.argsort(X_missing_reg.isnull().sum()).values#np.argsort()返回的是从小到大排序的顺序所对应的索引
 
for i in sortindex:
    
    #构建我们的新特征矩阵(没有被选中去填充的特征 + 原始的标签)和新标签(被选中去填充的特征)
    df = X_missing_reg
    fillc = df.iloc[:,i]#新标签
    df = pd.concat([df.iloc[:,df.columns != i],pd.DataFrame(y_full)],axis=1)#新特征矩阵
    
    #在新特征矩阵中,对含有缺失值的列,进行0的填补
    df_0 =SimpleImputer(missing_values=np.nan,strategy='constant',fill_value=0).fit_transform(df)
                        
    #找出我们的训练集和测试集
    Ytrain = fillc[fillc.notnull()]# Ytrain是被选中要填充的特征中(现在是我们的标签),存在的那些值:非空值
    Ytest = fillc[fillc.isnull()]#Ytest 是被选中要填充的特征中(现在是我们的标签),不存在的那些值:空值。注意我们需要的不是Ytest的值,需要的是Ytest所带的索引
    Xtrain = df_0[Ytrain.index,:]#在新特征矩阵上,被选出来的要填充的特征的非空值所对应的记录
    Xtest = df_0[Ytest.index,:]#在新特征矩阵上,被选出来的要填充的特征的空值所对应的记录
    
    #用随机森林回归来填补缺失值
    rfc = RandomForestRegressor(n_estimators=100)#实例化
    rfc = rfc.fit(Xtrain, Ytrain)#导入训练集进行训练
    Ypredict = rfc.predict(Xtest)#用predict接口将Xtest导入,得到我们的预测结果(回归结果),就是我们要用来填补空值的这些值
    
    #将填补好的特征返回到我们的原始的特征矩阵中
    X_missing_reg.loc[X_missing_reg.iloc[:,i].isnull(),i] = Ypredict

#检验是否有空值
X_missing_reg.isnull().sum()
0     0
1     0
2     0
3     0
4     0
5     0
6     0
7     0
8     0
9     0
10    0
11    0
12    0
dtype: int64
#比较 原数据建模结果 用均值填补结果 用0值填补结果 用随机森林回归填补 4中情况建模的效果
 
X = [X_full,X_missing_mean,X_missing_0,X_missing_reg]
 
mse = []
std = []
for x in X:
    estimator = RandomForestRegressor(random_state=0, n_estimators=100)#实例化
    scores = cross_val_score(estimator,x,y_full,scoring='neg_mean_squared_error', cv=5).mean()
    mse.append(scores * -1)
[*zip(['Full data','Zero Imputation','Mean Imputation','Regressor Imputation'],mse)]
[('Full data', 21.62860460743544),
 ('Zero Imputation', 40.84405476955929),
 ('Mean Imputation', 49.50657028893417),
 ('Regressor Imputation', 18.255872365734806)]

可视化之:条形图

x_labels = ['Full data',
            'Zero Imputation',
            'Mean Imputation',
            'Regressor Imputation']
colors = ['r', 'g', 'b', 'orange']
 
plt.figure(figsize=(12, 6))#画出画布
ax = plt.subplot(111)#添加子图
for i in np.arange(len(mse)):
    ax.barh(i, mse[i],color=colors[i], alpha=0.6, align='center')#bar为条形图,barh为横向条形图,alpha表示条的粗度
#条形图的一些主要设置
ax.set_title('Imputation Techniques with Boston Data') #子图的设置加上set_前缀
ax.set_xlim(left=np.min(mse) * 0.9,
             right=np.max(mse) * 1.1)#设置x轴取值范围
ax.set_xlabel('MSE') #x轴的标签
ax.set_yticks(np.arange(len(mse))) #y轴的刻度,长条的数量构成的整数列表
ax.set_yticklabels(x_labels) #y轴每个刻度上的标签
plt.show()

[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img随机森林分类、回归算法原理及调参实战_第5张图片-M1rSNYly-1587530490960)(output_74_0.png)]

实例:随机森林在乳腺癌数据上的调参

泛化误差:

  • 衡量模型在未知数据上的表现
  • 受模型结构(复杂度)影响。模型太复杂,模型就容易过拟合,泛化能力就不够,所以泛化误差大。当模型太简单,模型就会欠拟合,拟合能力就不够,所以误差也会大。只有当模型的复杂度刚刚好的才能够达到泛化误差最小的目标
  • 对树和树的集成模型来说,树的深度越深,枝叶越多,模型越复杂
  • 树和树的集成模型的学习能力很强,一般都会过拟合,所以都是往减少模型复杂度的方向调整参数

偏差方差

一个集成模型(f)在位置数据集(D)上的泛化误差:

$E(f;D)=biax^2+var(x)+ε^2$

[外链图片转存失败随机森林分类、回归算法原理及调参实战_第6张图片,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-FBkijwdY-1587530490962)(./泛化误差.png)]

  • 偏差:
    模型的预测值与真实值之间的差异,即每一个红点到蓝线的距离。在集成算法中,每个基评估器都会有
    自己的偏差,集成评估器的偏差是所有基评估器偏差的均值。衡量模型的精确性,模型越精确,偏差越低

  • 方差:
    反映的是模型每一次输出结果与模型预测值的平均水平之间的误差,即每一个红点到红色虚线的距离,
    衡量模型的稳定性。模型越稳定,方差越低。

  • 噪声:
    机器学习无法干涉的部分

一个好的模型应当要对绝大多数未知数据预测的既准又稳

偏差大 偏差小
方差大 模型不适合数据,换模型 过拟合,模型很复杂,有的数据预测很准,有的预测很糟糕
方差小 欠拟合,模型相对简单,预测很稳定,但对所有数据预测都不太准确 泛化误差小,理想的模型

[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(im随机森林分类、回归算法原理及调参实战_第7张图片g-C6g9UKbZ-1587530490965)(./偏差方差.png)]|

基于经验,根据随机森林参数对模型复杂度的影响程度,调参的顺序为:

  1. n_estimator:理论上越大越好,提升至平稳,该参数不影响单个模型的复杂度—>
  2. max_depth:默认不限制,即最高复杂度。这个参数的难点在于不知道树实际的深度—>
  3. min_samples_leaf:默认为1,即最高复杂度。增大会降低模型复杂度—>
  4. min_samples_split:默认为2,即最高复杂度。增大会降低模型复杂度—>
  5. max_features:默认auto,是特征总数的开平方,位于中间复杂度,增大则增加复杂度,减少会降低复杂度—>
  6. criterion:默认gini
from sklearn.datasets import load_breast_cancer
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.model_selection import GridSearchCV
from sklearn.model_selection import cross_val_score
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
import numpy as np
data = load_breast_cancer()
rfc = RandomForestClassifier(n_estimators=100,random_state=90)
score_pre = cross_val_score(rfc,data.data,data.target,cv=10).mean()#交叉验证的分类默认scoring='accuracy'
score_pre
0.9648809523809524

参数:n_estimators

在这里我们选择学习曲线,可以使用网格搜索吗?可以,但是只有学习曲线,才能看见趋势
我个人的倾向是,要看见n_estimators在什么取值开始变得平稳,是否一直推动模型整体准
确率的上升等信息。第一次的学习曲线,可以先用来帮助我们划定范围,我们取每十个数作
为一个阶段,来观察n_estimators的变化如何引起模型整体准确率的变化
scorel = []
for i in range(0,200,10):
    rfc = RandomForestClassifier(n_estimators=i+1,
                                 n_jobs=-1,
                                 random_state=90)
    score = cross_val_score(rfc,data.data,data.target,cv=10).mean()
    scorel.append(score)
print(max(scorel),(scorel.index(max(scorel))*10)+1)
plt.figure(figsize=[20,5])
plt.plot(range(1,201,10),scorel)
plt.show()
0.9631265664160402 71

[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-roKwcX8i-1587530490968)(output_89_1.png)]

scorel = []
for i in range(65,75):
    rfc = RandomForestClassifier(n_estimators=i,
                                 n_jobs=-1,
                                 random_state=90)
    score = cross_val_score(rfc,data.data,data.target,cv=10).mean()
    scorel.append(score)
print(max(scorel),([*range(65,75)][scorel.index(max(scorel))]))
plt.figure(figsize=[20,5])
plt.plot(range(65,75),scorel)
plt.show()
0.9666353383458647 73

[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-mq5Njl6W-1587530490971)(output_90_1.png)]

  1. 有一些参数是没有参照的,很难说清一个范围,这种情况下我们使用学习曲线,看趋势从曲线跑出的结果中选取一个更小的区间,再跑曲线。如
  • param_grid = {‘n_estimators’:np.arange(0, 200, 10)}
  • param_grid = {‘max_depth’:np.arange(1, 20, 1)}
  • param_grid = {‘max_leaf_nodes’:np.arange(25,50,1)}
    对于大型数据集,可以尝试从1000来构建,先输入1000,每100个叶子一个区间,再逐渐缩小范围
    2. 有一些参数是可以找到一个范围的,或者说我们知道他们的取值和随着他们的取值,模型的整体准确率会如何变化,这样的参数我们就可以直接跑网格搜索
  • param_grid = {‘criterion’:[‘gini’, ‘entropy’]}
  • param_grid = {‘min_samples_split’:np.arange(2, 2+20, 1)}
  • param_grid = {‘min_samples_leaf’:np.arange(1, 1+10, 1)}
  • param_grid = {‘max_features’:np.arange(5,30,1)}
#调整max_depth
 
param_grid = {'max_depth':np.arange(1, 20, 1)}
 
#   一般根据数据的大小来进行一个试探,乳腺癌数据很小,所以可以采用1~10,或者1~20这样的试探
#   但对于像digit recognition那样的大型数据来说,我们应该尝试30~50层深度(或许还不足够
#   更应该画出学习曲线,来观察深度对模型的影响
 
rfc = RandomForestClassifier(n_estimators=73
                             ,random_state=90
                            )
GS = GridSearchCV(rfc,param_grid,cv=10)#网格搜索
GS.fit(data.data,data.target)
 
GS.best_params_#显示调整出来的最佳参数
 
GS.best_score_#返回调整好的最佳参数对应的准确率
0.9666353383458647
#调整max_features
 
param_grid = {'max_features':np.arange(5,30,1)} 
 
rfc = RandomForestClassifier(n_estimators=73
                             ,random_state=90
                            )
GS = GridSearchCV(rfc,param_grid,cv=10)
GS.fit(data.data,data.target)
 
GS.best_params_
 
GS.best_score_
0.9666666666666668
#调整min_samples_leaf
 
param_grid={'min_samples_leaf':np.arange(1, 1+10, 1)}
 
#对于min_samples_split和min_samples_leaf,一般是从他们的最小值开始向上增加10或20
#面对高维度高样本量数据,如果不放心,也可以直接+50,对于大型数据,可能需要200~300的范围
#如果调整的时候发现准确率无论如何都上不来,那可以放心大胆调一个很大的数据,大力限制模型的复杂度
 
rfc = RandomForestClassifier(n_estimators=39
                             ,random_state=90
                            )
GS = GridSearchCV(rfc,param_grid,cv=10)
GS.fit(data.data,data.target)
 
GS.best_params_
 
GS.best_score_

f:\Anaconda3\lib\site-packages\sklearn\model_selection\_search.py:841: DeprecationWarning: The default of the `iid` parameter will change from True to False in version 0.22 and will be removed in 0.24. This will change numeric results when test-set sizes are unequal.
  DeprecationWarning)





0.9718804920913884
#调整min_samples_split
 
param_grid={'min_samples_split':np.arange(2, 2+20, 1)}
 
rfc = RandomForestClassifier(n_estimators=39
                             ,random_state=90
                            )
GS = GridSearchCV(rfc,param_grid,cv=10)
GS.fit(data.data,data.target)
 
GS.best_params_
 
GS.best_score_

f:\Anaconda3\lib\site-packages\sklearn\model_selection\_search.py:841: DeprecationWarning: The default of the `iid` parameter will change from True to False in version 0.22 and will be removed in 0.24. This will change numeric results when test-set sizes are unequal.
  DeprecationWarning)





0.9718804920913884
#调整Criterion
 
param_grid = {'criterion':['gini', 'entropy']}
 
rfc = RandomForestClassifier(n_estimators=39
                             ,random_state=90
                            )
GS = GridSearchCV(rfc,param_grid,cv=10)
GS.fit(data.data,data.target)
 
GS.best_params_
 
GS.best_score_

0.9718804920913884
rfc = RandomForestClassifier(n_estimators=39,random_state=90)
score = cross_val_score(rfc,data.data,data.target,cv=10).mean()
score
 
score - score_pre

0.005264238181661218

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