RandomForest入门

随机森林(Random Forest)是一个包含多个决策树的分类器， 其输出的类别由个别树输出类别的众数而定。（相当于许多不同领域的专家对数据进行分类判断，然后投票）

算法步骤（对于分类问题）

在随机森林中，每个决策树的生成过程如下所示：（建立第i棵树，原始训练集为S）
1. 用N来表示训练单个决策树所用样本的数目，M表示原始特征维度（输入矩阵N*M）。
2. 输入特征维度m，用于决策树中一个节点的决策结果，其中m应远小于M， 如sqrt(M), 1/2sqrt(M), 2sqrt(M)等。
3. 从原始训练集S中，以有放回抽样的方式，取样N次，形成一个训练集S(i)，作为根节点的样本，从根节点开始训练。
4. 对于每一个节点，随机选择m个特征，运用这m个变量来决定最佳的分裂点。在决策树的生成过中，m的值是保持不变的。在这m个特征中根据信息增益来找到该节点的最佳维度的特征k及其阈值th， 当划到左节点，其余划到右节点。（列采样）
5. 用未抽到样本做预测，评估其误差。（行采样）
6. 每棵树都会完整生长而不会剪枝，因为是随机采样，所以不会出现过拟合（overfitting）。
7. 每次根据从M维特征中随机抽取的m个特征生成一个决策树，共生成t个不同的决策树，这样决策树通过投票对测试数据分类（回归时采用平均）。

算法优点

1. 随机森林能解决分类与回归两种问题，并在这两个方面都表现良好。
2. 随机森林对高维度数据的处理能力很强。它可以处理成千上万的输入变量，并确定最重要的变量，因此也被认为是一个很不错的降维方法。此外还能够输出变量的重要性程度。(选用不同的特征进行试分类）
3. 对缺失数据进行估计时，随机森林是一个很有效的方法。（针对有些样本的某些维度的数据丢失）
4. 当存在分类不平衡时，随机森林能够提供平数据集误差的有效方法。（按比例取样）
5. 能够有效避免过拟合问题
6. 训练和测试速度快，容易并行
7. 随机森林中包含对输入数据的重复自抽样过程（bootstrap抽样）。数据集中大约有三分之一（why ？）将没有用于模型的训练而是用于测试， 这样的数据被称为out of bag samples, 通过这些样本估计的误差称为out of bag error。 研究表明(？？), 这种out of bag的方法与测试集规模与训练集一致的估计方法有着同样的精确程度，因此在随机森林中我们无需对测试集进行另外的测试。(？？？）

算法缺点

1. 随机森林对回归问题的解决并没有像它在分类中表现那么好。它并不能给出一个连续的输出，而且不能够做出超出训练集数据范围的预测。
2. 对于统计建模者来说，随机森林跟人的感觉是像一个黑盒子——你几乎无法控制模型内部的运行，只能在不同的参数和随机种子之间进行测试。

算法实现

• matlab

B = TreeBagger(nTree, train_data, train_label);

predict_label = predict(B,test_data，'NVarToSample','all');

测试代码

load fisheriris %载入fisheriris数据包

load test_data %test_data需要自己提供，matlab不提供

%建造50棵树，训练集meas，类别species,'NVarToSample','all'表示使用randmon forest算法

b = TreeBagger(50,meas,species,'OOBPred','on','NVarToSample','all')

%画出out-of-bag的比率

plot(oobError(b)) %随着tree数目的增多，out-of-bag率在下降

xlabel('number of grown trees')

ylabel('out-of-bag classification error')

%预测

[Y] = predict(b, test_data); %这里也可以用meas这个训练数据集来做测试

• python

#Import Library

from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier

#use RandomForestRegressor for regression problem

#Assumed you have, X (predictor) and Y (target) for training data set and x_test(predictor) of test_dataset

# Create Random Forest object

model= RandomForestClassifier(n_estimators=1000)

# Train the model using the training sets and check score

model.fit(X, y)

#Predict Output

predicted = model.predict(x_test)

####################################################################################

#all parameters

class sklearn.ensemble.RandomForestClassifier(n_estimators=10, criterion='gini', max_depth=None,min_samples_split=2, min_samples_leaf=1, min_weight_fraction_leaf=0.0, max_features='auto', max_leaf_nodes=None,bootstrap=True, oob_score=False, n_jobs=1, random_state=None, verbose=0, warm_start=False, class_weight=None)

参数调节

主要有3个参数（以python为例）
1. max_features
随机森林允许单个决策树使用特征的最大数量，python中常见的选项有
a. Auto/None:简单地选取所有特征，每棵树都没有限制
b. sqrt：每棵子树可以利用总特征数的平方根个，同log2
c. 0.2(0.X): 允许每个随机森林的子树可以利用特征数目20%
增加max_features一般能提高模型的性能，因为在每个节点上，我们有更多的选择可以考虑。然而，这未必完全是对的，因为它降低了单个树的多样性，而这正是随机森林独特的优点。但是，可以肯定，增加max_features会降低算法的速度。因此，需要适当的平衡和选择最佳max_features。
2. n_estimators
子树数量。在允许的范围内应选择尽可能高的值。
3. min_sample_leaf
较小的叶子使模型更容易捕捉训练数据中的噪声。推荐50，实际中应测试多种叶子大小。

注：更多可参考随机森林模型的参数调优