目录

前言

一、集成学习

1.集成学习的含义

2.集成学习的代表

3.集成学习的应用

二、随机森林

1.随机森林的特点

2.随机森林生成步骤

3.随机森林优点

4.随机森林的缺点

三、代码实现

1.完整代码

2.数据预处理

3.创建并训练模型

4.测试模型

总结

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前言

        随机森林是一种集成学习方法，主要用于分类和回归任务。它通过构建多个决策树并将其结果结合起来，提高模型的准确性。每棵树在训练时使用数据的随机子集和特征的随机子集，从而降低过拟合风险，并增强模型的泛化能力。最终预测是通过对所有树的预测结果进行投票（分类）或平均（回归）来实现的。

 

一、集成学习

1.集成学习的含义

        集成学习是将多个基础学习器进行组合，来实现比单一学习器显著优越的学习性能

 

2.集成学习的代表

• bagging方法：典型的是随机森林
• boosting方法：典型的是Xgboost
• stacking方法：堆叠模型

 

3.集成学习的应用

1. 分类问题集成
2. 回归问题集成
3. 特征选取集成

 

 

二、随机森林

1.随机森林的特点

1. 数据采样随机：随机从训练集中选取自定百分比的数据
2. 特征选取随机：随机从特征中选取自定百分比的特征
3. 森林：很多树
4. 基分类器为决策树

 

2.随机森林生成步骤

1. 生成多个决策树：
   1. 从原始数据集中通过Bootstrap抽样生成多个子集，每个子集用于训练一棵决策树。
   2. 在每棵树的训练过程中，随机选择特征子集进行节点分裂，增加树的多样性。
2. 预测与投票：
   1. 对于分类任务，通过对所有决策树的预测结果进行投票，选择票数最多的类别作为最终预测。
   2. 对于回归任务，通过对所有决策树的预测结果进行平均，得到最终的预测值。

 

3.随机森林优点

1. 具有极高的准确率。
2. 随机性的引入，使得随机森林的抗噪声能力很强。
3. 随机性的引入，使得随机森林不容易过拟合。
4. 能够处理很高维度的数据，不用做特征选择。
5. 容易实现并行化计算。

 

4.随机森林的缺点

1. 当随机森林中的决策树个数很多时，训练时需要的空间和时间会较大。
2. 随机森林模型还有许多不好解释的地方，有点算个黑盒模型,

 

 

三、代码实现

• 本次使用的是多特征二分类数据

1.完整代码

import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split


# 可视化混淆矩阵
def cm_plot(y, yp):
    from sklearn.metrics import confusion_matrix
    import matplotlib.pyplot as plt

    cm = confusion_matrix(y, yp)
    plt.matshow(cm, cmap=plt.cm.Blues)
    plt.colorbar()
    for x in range(len(cm)):
        for y in range(len(cm)):
            plt.annotate(cm[x, y], xy=(y, x), horizontalalignment='center',
                         verticalalignment='center')
            plt.ylabel('True label')
            plt.xlabel('Predicted label')
    return plt


data = pd.read_csv('spambase.csv')

x = data.iloc[:, :-1]  # 取出特征数据
y = data.iloc[:, -1]   # 取出标签

x_train, x_test, y_train, y_test = \
    train_test_split(x, y, test_size=0.3, random_state=0)

"""
n_estimators:决策树的个数
max_feature:特征的个数
"""
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier

rf = RandomForestClassifier(
    n_estimators=100
    , max_features=0.8  # 80%的特征
    , random_state=0
)
rf.fit(x_train, y_train)

from sklearn import metrics

train_predict = rf.predict(x_train)
print(metrics.classification_report(y_train, train_predict))

test_predict = rf.predict(x_test)
print(metrics.classification_report(y_test, test_predict))

cm_plot(y_test, test_predict).show()

输出：

• 可视化混淆矩阵——测试集

• 混淆矩阵

              precision    recall  f1-score   support

           0       1.00      1.00      1.00      1954
           1       1.00      1.00      1.00      1263

    accuracy                           1.00      3217
   macro avg       1.00      1.00      1.00      3217
weighted avg       1.00      1.00      1.00      3217

              precision    recall  f1-score   support

           0       0.94      0.97      0.95       831
           1       0.95      0.91      0.93       549

    accuracy                           0.94      1380
   macro avg       0.95      0.94      0.94      1380
weighted avg       0.94      0.94      0.94      1380

 

2.数据预处理

• 取出训练集，测试集的特征数据和标签

import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split

data = pd.read_csv('spambase.csv')

x = data.iloc[:, :-1]
y = data.iloc[:, -1]

x_train, x_test, y_train, y_test = \
    train_test_split(x, y, test_size=0.3, random_state=0)

 

3.创建并训练模型

• 创建一个100个决策树的随机森林，每棵树选取80%的特征进行训练

"""
n_estimators:决策树的个数
max_feature:特征的个数
"""
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier

rf = RandomForestClassifier(
    n_estimators=100
    , max_features=0.8  # 80%的特征
    , random_state=0
)
rf.fit(x_train, y_train)

 

4.测试模型

• 使用训练集数据和测试集数据进行测试，得到结果

from sklearn import metrics

train_predict = rf.predict(x_train)
print(metrics.classification_report(y_train, train_predict))

test_predict = rf.predict(x_test)
print(metrics.classification_report(y_test, test_predict))

cm_plot(y_test, test_predict).show()

输出：

• 虽然训练集数据进行测试时正确率非常高，看起来像过拟合
• 但是不用担心，测试集正确率并没有下降多少
• 说明该模型并没有过拟合
• 可以看出随机森林不仅正确率高，还不容易过拟合

              precision    recall  f1-score   support

           0       1.00      1.00      1.00      1954
           1       1.00      1.00      1.00      1263

    accuracy                           1.00      3217
   macro avg       1.00      1.00      1.00      3217
weighted avg       1.00      1.00      1.00      3217

              precision    recall  f1-score   support

           0       0.94      0.97      0.95       831
           1       0.95      0.91      0.93       549

    accuracy                           0.94      1380
   macro avg       0.95      0.94      0.94      1380
weighted avg       0.94      0.94      0.94      1380

 

总结

        本篇讲述了集成学习的概念，随机森林的概念，特点，步骤和优缺点，最后使用代码实例演示了随机森林的使用。