python randomforest_Random Forest算法 python实现案例分析

Randomw Forest算法 python实现,该系列文章主要是对常见的机器学习算法的实现。

完整的笔记和代码以上传到Github,地址为(觉得有用的话,欢迎Fork,请给作者个Star):

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https://github.com/Vambooo/lihang-dl

随机森林 Random Forest

随机森林是对多棵树组合对样本训练预测的一种分类器,它是Bagging方法的最流行的版本之一。

可以理解为随机森林是个体模型为决策树的Bagging算法。

随机森林由Breiman提出的一种分类算法,它使用Bootstrap重采样技术,从原始训练样本集中有放回的重复随机抽取n个样本生成新的样本集合,以此作为训练集来训练决策树。然后按照上述步骤生成m棵决策树组合而成随机森林。

随机森林算法

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Random Forest算法案例 python实现

(代码可以左右滑动看)

第一步:构建数据(这里用make_blobs()来构建聚类数据)

X, y = make_blobs(n_samples=3000, centers=2, random_state=42, cluster_std=1.0)

n_samples是待生成的样本的总数;

n_features是每个样本的特征数;

centers表示类别数;

cluster_std表示每个类别的方差。

from sklearn.datasets import make_blobs

X, y = make_blobs(n_samples=300, centers=4,

random_state=0, cluster_std=1.0)plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c=y, s=50, cmap='rainbow');

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定义树的可视化方法

def visualize_tree(estimator, X, y, boundaries=True,

xlim=None, ylim=None, ax=None):

ax = ax or plt.gca()

# 绘制训练点 ax.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c=y, s=30, cmap='viridis',

clim=(y.min(), y.max()), zorder=3)

ax.axis('tight') ax.axis('off') if xlim is None:

xlim = ax.get_xlim() if ylim is None:

ylim = ax.get_ylim()

# 拟合估计器 estimator.fit(X, y)

xx, yy = np.meshgrid(np.linspace(*xlim, num=200),

np.linspace(*ylim, num=200)) Z = estimator.predict(np.c_[xx.ravel(), yy.ravel()])

# 将结果放入到带颜色的图中 n_classes = len(np.unique(y))

Z = Z.reshape(xx.shape) contours = ax.contourf(xx, yy, Z, alpha=0.3,

levels=np.arange(n_classes + 1) - 0.5,

cmap='viridis',zorder=1)

ax.set(xlim=xlim, ylim=ylim)

# 绘制决策边界 def plot_boundaries(i, xlim, ylim):

if i >= 0:

tree = estimator.tree_

if tree.feature[i] == 0:

ax.plot([tree.threshold[i], tree.threshold[i]], ylim, '-k', zorder=2)

plot_boundaries(tree.children_left[i],

[xlim[0], tree.threshold[i]], ylim)

plot_boundaries(tree.children_right[i],

[tree.threshold[i], xlim[1]], ylim) elif tree.feature[i] == 1:

ax.plot(xlim, [tree.threshold[i], tree.threshold[i]], '-k', zorder=2)

plot_boundaries(tree.children_left[i], xlim,

[ylim[0], tree.threshold[i]])

plot_boundaries(tree.children_right[i], xlim,

[tree.threshold[i], ylim[1]])

if boundaries:

plot_boundaries(0, xlim, ylim)

定义分类器的可视化方法

def visualize_classifier(model, X, y, ax=None, cmap='rainbow'):

ax = ax or plt.gca()

# 绘制训练点 ax.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c=y, s=30, cmap=cmap,

clim=(y.min(), y.max()), zorder=3) ax.axis('tight')

ax.axis('off') xlim = ax.get_xlim() ylim = ax.get_ylim()

# 拟合估计器 model.fit(X, y)

xx, yy = np.meshgrid(np.linspace(*xlim, num=200),

np.linspace(*ylim, num=200))

Z = model.predict(np.c_[xx.ravel(), yy.ravel()]).reshape(xx.shape)

# 将拟合结果绘制在带颜色的图中

n_classes = len(np.unique(y))

contours = ax.contourf(xx, yy, Z, alpha=0.3,

levels=np.arange(n_classes + 1) - 0.5,

cmap=cmap,

zorder=1)

ax.set(xlim=xlim, ylim=ylim)

#定义可设置深度的决策树分类器def depth_tree(depth=5): clf = DecisionTreeClassifier(max_depth=depth, random_state=0) visualize_tree(clf, X, y)

深度为1的决策树分类器,分类效果

from sklearn.tree import DecisionTreeClassifiertree = DecisionTreeClassifier().fit(X, y)visualize_classifier(DecisionTreeClassifier(), X, y)

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深度为5的决策树分类器,分类效果

depth_tree(depth=5)

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深度为10的决策树分类器,分类效果

depth_tree(depth=10)

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深度为15的决策树分类器,分类效果

depth_tree(depth=15)

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如上图,当决策树的深度不断增加时,会出现不同的分类区域,比如当depth=10时,在黄色和蓝色之间存在一条紫色区域,这块数据应该是噪声或者特定采样的结果,这块不能归为紫色一类,这种现象其实就是过拟合。

可以通过组合多个分类器(这里是决策树分类器)来减少这个种过拟合的影响。这也是Bagging的思想。

下面就是使用Bagging来组合100个DecisionTreeClassifier来进行测试。其中使用80%的数据来随机化数据

from sklearn.tree import DecisionTreeClassifierfrom sklearn.ensemble import BaggingClassifier

tree = DecisionTreeClassifier()bag = BaggingClassifier(tree, n_estimators=100, max_samples=0.8, random_state=1)

bag.fit(X, y)visualize_classifier(bag, X, y)

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也可以直接使用Scikit-learn中已定义好的RandomForestClassifier来实现

from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier

model = RandomForestClassifier(n_estimators=100, random_state=0)visualize_classifier(model, X, y);

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