Mahout决策森林

Mahout决策森林算法

一、决策树

决策树(Decision Tree）是在已知各种情况发生概率的基础上，通过构成决策树来求取净现值的期望值大于等于零的概率，评价项目风险，判断其可行性的决策分析方法，是直观运用概率分析的一种图解法。由于这种决策分支画成图形很像一棵树的枝干，故称决策树。在机器学习中，决策树是一个预测模型，他代表的是对象属性与对象值之 间的一种映射关系。Entropy = 系统的凌乱程度，使用算法ID3,C4.5和C5.0生成树算法使用熵，这一度量是基于信息学理论中熵的概念。

决策树是数据挖掘分类算法的一个重要方法。在各种分类算法中，决策树是最直观的一种。下面是对于“Play golf dataset”数据集生成的决策树。

二、Bagging

两个著名的增强学习技术为Bagging和Boosting，它们都是构造多个分类器，并且最终的分类是由某种分类器的投票机制决定。Bagging和Boosting的区别在于，前者能够并行，而后者不行。对于不稳定的分类器，增强学习的方法可以显著提高分类效果；而对于稳定的分类器，用增强学习，有可能会降低分类的效果。稳定的分类器如：朴素贝叶斯，KNN，SVM等。不稳定的分类器如决策树，基于规则的分类。

给定一个有个样例的训练集合和一个基本的分类算法。Bagging的实现步骤如下。

训练：

生成K个样本集合，每个样本集合都有放回的从D中随机抽取得到。这样的一个样本集合成为原始训练样本D的一个自展复制。每个样本平均含有原始样本的63.2％，其中一个样本有可能重复出现。

对每一个样本集都构造一个分类器，将得到k个分类器。

测试：

     对测试样例进行分类，由k个分类投票（由权重），占多数的类别将被赋予该测试样例。

三、决策森林

在机器学习中，随机森林是一个包含多个决策树的分类器， 并且其输出的类别是由个别树输出的类别的众数而定。Leo Breiman和Adele Cutler发展出推论出随机森林的算法。 而 "Random Forests" 是他们的商标。 这个术语是1995年由贝尔实验室的Tin Kam Ho所提出的随机决策森林（random decision forests）而来的。这个方法则是结合 Breimans 的 "Bootstrapaggregating" 想法和 Ho 的"randomsubspace method" 以建造决策树的集合。

根据下列算法而建造每棵树：

（1）用 N 来表示训练用例（样本）的个数，M表示特征数目。

（2）输入特征数目 m ，用于确定决策树上一个节点的决策结果；其中m应远小于M。

（3）从N个训练用例（样本）中以有放回抽样的方式，取样N次，形成一个训练集（即bootstrap取样），并用未抽到的用例（样本）作预测，评估其误差。

(4)对于每一个节点，随机选择m个特征，决策树上每个节点的决定都是基于这些特征确定的。根据这 m 个特征，计算其最佳的分裂方式。

(5)每棵树都会完整成长而不会剪枝（Pruning）（这有可能在建完一棵正常树状分类器后会被采用）。

所以“决策树+Bagging=决策森林”。

决策树算法的优点：

1.        在数据集上表现良好。

2.        在当前的很多数据集上，相对其他算法有着很大的优势。

3.        它能够处理很高维度（feature很多）的数据，并且不用做特征选择。

4.        在训练完后，它能够给出哪些feature比较重要。

5.        在创建随机森林的时候，对generlization error使用的是无偏估计。

6.        训练速度快。

7.        在训练过程中，能够检测到feature间的互相影响。

8.        容易做成并行化方法。

9.        实现比较简单。

四、MapReduce实现决策森林

训练:

(1)用随机抽样的方法抽取多组固定个数的特征属性集S={F1，F2，...Fn}.

(2)输入数据集，Hadoop自动划分到各个节点；将特征集用DistributeCache发送到各个执行Task的节点。

(3)每个节点Map中根据特征属性集，以及数据信息，分别统计不同决策树节点分支的信息，构建决策树。该过程构造的决策树不需要做剪枝。

分类:

将构建好的K个决策树，用DistributeCache发送到各个节点。

在Map中通过K个决策树表决，得到分类信息。

五、API说明

示例数据：（Iris数据）

萼片长度，萼片宽度，花瓣长度，花瓣宽度，类型 5.1, 3.5, 1.4, 0.2, Iris-setosa 4.9, 3.0, 1.4, 0.2, Iris-setosa 4.7, 3.2, 1.3, 0.2, Iris-setosa 4.6, 3.1, 1.5, 0.2, Iris-setosa 5.0, 3.6, 1.4, 0.2, Iris-setosa 5.4, 3.9, 1.7, 0.4, Iris-setosa 4.6, 3.4, 1.4, 0.3, Iris-setosa 5.0, 3.4, 1.5, 0.2, Iris-setosa 4.4, 2.9, 1.4, 0.2, Iris-setosa 4.9, 3.1, 1.5, 0.1, Iris-setosa 5.4, 3.7, 1.5, 0.2, Iris-setosa 4.8, 3.4, 1.6, 0.2, Iris-setosa 4.8, 3.0, 1.4, 0.1, Iris-setosa 4.3, 3.0, 1.1, 0.1, Iris-setosa 5.8, 4.0, 1.2, 0.2, Iris-setosa 5.7, 4.4, 1.5, 0.4, Iris-setosa 5.4, 3.9, 1.3, 0.4, Iris-setosa 5.1, 3.5, 1.4, 0.3, Iris-setosa 5.7, 3.8, 1.7, 0.3, Iris-setosa 5.1, 3.8, 1.5, 0.3, Iris-setosa 5.4, 3.4, 1.7, 0.2, Iris-setosa 5.1, 3.7, 1.5, 0.4, Iris-setosa 4.6, 3.6, 1.0, 0.2, Iris-setosa 5.1, 3.3, 1.7, 0.5, Iris-setosa 4.8, 3.4, 1.9, 0.2, Iris-setosa 5.0, 3.0, 1.6, 0.2, Iris-setosa 5.0, 3.4, 1.6, 0.4, Iris-setosa 5.2, 3.5, 1.5, 0.2, Iris-setosa 5.2, 3.4, 1.4, 0.2, Iris-setosa 4.7, 3.2, 1.6, 0.2, Iris-setosa 4.8, 3.1, 1.6, 0.2, Iris-setosa 5.4, 3.4, 1.5, 0.4, Iris-setosa 5.2, 4.1, 1.5, 0.1, Iris-setosa 5.5, 4.2, 1.4, 0.2, Iris-setosa 4.9, 3.1, 1.5, 0.1, Iris-setosa 5.0, 3.2, 1.2, 0.2, Iris-setosa 5.5, 3.5, 1.3, 0.2, Iris-setosa 4.9, 3.1, 1.5, 0.1, Iris-setosa 4.4, 3.0, 1.3, 0.2, Iris-setosa 5.1, 3.4, 1.5, 0.2, Iris-setosa 5.0, 3.5, 1.3, 0.3, Iris-setosa 4.5, 2.3, 1.3, 0.3, Iris-setosa 4.4, 3.2, 1.3, 0.2, Iris-setosa 5.0, 3.5, 1.6, 0.6, Iris-setosa 5.1, 3.8, 1.9, 0.4, Iris-setosa 4.8, 3.0, 1.4, 0.3, Iris-setosa 5.1, 3.8, 1.6, 0.2, Iris-setosa 4.6, 3.2, 1.4, 0.2, Iris-setosa 5.3, 3.7, 1.5, 0.2, Iris-setosa 5.0, 3.3, 1.4, 0.2, Iris-setosa 7.0, 3.2, 4.7, 1.4, Iris-versicolor 6.4, 3.2, 4.5, 1.5, Iris-versicolor 6.9, 3.1, 4.9, 1.5, Iris-versicolor 5.5, 2.3, 4.0, 1.3, Iris-versicolor 6.5, 2.8, 4.6, 1.5, Iris-versicolor 5.7, 2.8, 4.5, 1.3, Iris-versicolor 6.3, 3.3, 4.7, 1.6, Iris-versicolor 4.9, 2.4, 3.3, 1.0, Iris-versicolor 6.6, 2.9, 4.6, 1.3, Iris-versicolor 5.2, 2.7, 3.9, 1.4, Iris-versicolor 5.0, 2.0, 3.5, 1.0, Iris-versicolor 5.9, 3.0, 4.2, 1.5, Iris-versicolor 6.0, 2.2, 4.0, 1.0, Iris-versicolor 6.1, 2.9, 4.7, 1.4, Iris-versicolor 5.6, 2.9, 3.6, 1.3, Iris-versicolor 6.7, 3.1, 4.4, 1.4, Iris-versicolor 5.6, 3.0, 4.5, 1.5, Iris-versicolor 5.8, 2.7, 4.1, 1.0, Iris-versicolor 6.2, 2.2, 4.5, 1.5, Iris-versicolor 5.6, 2.5, 3.9, 1.1, Iris-versicolor 5.9, 3.2, 4.8, 1.8, Iris-versicolor 6.1, 2.8, 4.0, 1.3, Iris-versicolor 6.3, 2.5, 4.9, 1.5, Iris-versicolor 6.1, 2.8, 4.7, 1.2, Iris-versicolor 6.4, 2.9, 4.3, 1.3, Iris-versicolor 6.6, 3.0, 4.4, 1.4, Iris-versicolor 6.8, 2.8, 4.8, 1.4, Iris-versicolor 6.7, 3.0, 5.0, 1.7, Iris-versicolor 6.0, 2.9, 4.5, 1.5, Iris-versicolor 5.7, 2.6, 3.5, 1.0, Iris-versicolor 5.5, 2.4, 3.8, 1.1, Iris-versicolor 5.5, 2.4, 3.7, 1.0, Iris-versicolor 5.8, 2.7, 3.9, 1.2, Iris-versicolor 6.0, 2.7, 5.1, 1.6, Iris-versicolor 5.4, 3.0, 4.5, 1.5, Iris-versicolor 6.0, 3.4, 4.5, 1.6, Iris-versicolor 6.7, 3.1, 4.7, 1.5, Iris-versicolor 6.3, 2.3, 4.4, 1.3, Iris-versicolor 5.6, 3.0, 4.1, 1.3, Iris-versicolor 5.5, 2.5, 4.0, 1.3, Iris-versicolor 5.5, 2.6, 4.4, 1.2, Iris-versicolor 6.1, 3.0, 4.6, 1.4, Iris-versicolor 5.8, 2.6, 4.0, 1.2, Iris-versicolor 5.0, 2.3, 3.3, 1.0, Iris-versicolor 5.6, 2.7, 4.2, 1.3, Iris-versicolor 5.7, 3.0, 4.2, 1.2, Iris-versicolor 5.7, 2.9, 4.2, 1.3, Iris-versicolor 6.2, 2.9, 4.3, 1.3, Iris-versicolor 5.1, 2.5, 3.0, 1.1, Iris-versicolor 5.7, 2.8, 4.1, 1.3, Iris-versicolor 6.3, 3.3, 6.0, 2.5, Iris-virginica 5.8, 2.7, 5.1, 1.9, Iris-virginica 7.1, 3.0, 5.9, 2.1, Iris-virginica 6.3, 2.9, 5.6, 1.8, Iris-virginica 6.5, 3.0, 5.8, 2.2, Iris-virginica 7.6, 3.0, 6.6, 2.1, Iris-virginica 4.9, 2.5, 4.5, 1.7, Iris-virginica 7.3, 2.9, 6.3, 1.8, Iris-virginica 6.7, 2.5, 5.8, 1.8, Iris-virginica 7.2, 3.6, 6.1, 2.5, Iris-virginica 6.5, 3.2, 5.1, 2.0, Iris-virginica 6.4, 2.7, 5.3, 1.9, Iris-virginica 6.8, 3.0, 5.5, 2.1, Iris-virginica 5.7, 2.5, 5.0, 2.0, Iris-virginica 5.8, 2.8, 5.1, 2.4, Iris-virginica 6.4, 3.2, 5.3, 2.3, Iris-virginica 6.5, 3.0, 5.5, 1.8, Iris-virginica 7.7, 3.8, 6.7, 2.2, Iris-virginica 7.7, 2.6, 6.9, 2.3, Iris-virginica 6.0, 2.2, 5.0, 1.5, Iris-virginica 6.9, 3.2, 5.7, 2.3, Iris-virginica 5.6, 2.8, 4.9, 2.0, Iris-virginica 7.7, 2.8, 6.7, 2.0, Iris-virginica 6.3, 2.7, 4.9, 1.8, Iris-virginica 6.7, 3.3, 5.7, 2.1, Iris-virginica 7.2, 3.2, 6.0, 1.8, Iris-virginica 6.2, 2.8, 4.8, 1.8, Iris-virginica 6.1, 3.0, 4.9, 1.8, Iris-virginica 6.4, 2.8, 5.6, 2.1, Iris-virginica 7.2, 3.0, 5.8, 1.6, Iris-virginica 7.4, 2.8, 6.1, 1.9, Iris-virginica 7.9, 3.8, 6.4, 2.0, Iris-virginica 6.4, 2.8, 5.6, 2.2, Iris-virginica 6.3, 2.8, 5.1, 1.5, Iris-virginica 6.1, 2.6, 5.6, 1.4, Iris-virginica 7.7, 3.0, 6.1, 2.3, Iris-virginica 6.3, 3.4, 5.6, 2.4, Iris-virginica 6.4, 3.1, 5.5, 1.8, Iris-virginica 6.0, 3.0, 4.8, 1.8, Iris-virginica 6.9, 3.1, 5.4, 2.1, Iris-virginica 6.7, 3.1, 5.6, 2.4, Iris-virginica 6.9, 3.1, 5.1, 2.3, Iris-virginica 5.8, 2.7, 5.1, 1.9, Iris-virginica 6.8, 3.2, 5.9, 2.3, Iris-virginica 6.7, 3.3, 5.7, 2.5, Iris-virginica 6.7, 3.0, 5.2, 2.3, Iris-virginica 6.3, 2.5, 5.0, 1.9, Iris-virginica 6.5, 3.0, 5.2, 2.0, Iris-virginica 6.2, 3.4, 5.4, 2.3, Iris-virginica 5.9, 3.0, 5.1, 1.8, Iris-virginica

 

生成数据描述文件

DirichletDriver.main(args);
--path (-p)	数据路径
--file (-f)	生成的描述文件路径
--descriptor (-d)	描述。I 表示忽略该属性，N表示数值类型属性，C表示类别类型属性，L表示类型
该数据四个数值属性，一个类型。描述字符串为，“4NL” String  [] args={"-p","df/iris.data","-f","df/iris.info","-d","4","N","L"}; Describe.main(args);

 

训练API

Describe.main(args);
--oob	可选值，表示是否估计out-of-bag错误
--data (-d)	输入路径
--dataset (-ds)	数据表述文件路径
--selection (-sl)	每棵树随机选取的属性数
--seed (-sd)	可选值，随机数种子
--partial (-p)	是否由部分数据生成树
--nbtrees (-t)	树的棵树
--output (-o)	输出模型路径

 

训练示例

public void train() throws Exception{               String   [] args ={"-d","df/iris.data","-ds","df/iris.info",                         "-sl","3","-p","-t","10","-o","df/irismodel"};               BuildForest.main(args);        }

 

测试、分类API

TestForest.main(args);
--input (-i)	输入路径
--dataset (-ds) dataset	数据表述文件路径
--model (-m) path	模型路径
--output (-o)	输出路径
--analyze (-a)	是否分析测试结果
--mapreduce (-mr)	用MapReduce模式运行

 

测试、分类示例

String  [] arg ={"-i","df/iris.data","-ds","df/iris.info",                   "-m","df/irismodel","-o","df/iris.out","-a","-mr"}; TestForest.main(arg);

 

评估结果

Summary ------------------------------------------------------- Correctly Classified Instances          :        150             100% Incorrectly Classified Instances        :          0          0% Total Classified Instances              :        150   ======================================================= Confusion Matrix ------------------------------------------------------- a         b         c         d         <--Classified as 50        0         0         0          |  50        a     = Iris-setosa 0         50        0         0          |  50        b     = Iris-versicolor 0         0         50        0          |  50        c     = Iris-virginica 0         0         0         0          |  0         d     = unknown Default Category: unknown: 3

 

分类结果：0,1,2分别表示类型为Iris-setosa,Iris-versicolor和Iris-virginica.

0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2

 

 

 

 

 

 

 

 

六、参考文档

1.《 Random Forest -Classification and Regression By Random Forest》

2.《基于云计算平台的随机森林算法的研究与实现》

2.博客：http://blog.csdn.net/abcjennifer/article/details/8164315