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  • 随机森林分类器python
    2022-07-29 20:01:11

    Python:实现random forest classifier随机森林分类器算法

    # Random Forest Classifier Example
    from matplotlib import pyplot as plt
    from sklearn.datasets import load_iris
    from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
    from sklearn.metrics import plot_confusion_matrix
    from sklearn.model_selection import train_test_split
    
    
    
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    python实现随机森林(分类)

    可以把随机森林看成是决策树的集 合。随机森林背后的逻辑是对分别受较大方差影响的多个决策树取平均值, 以建立一个具有更好的泛化性能和不易过拟合的强大模型。

    import matplotlib.pyplot as plt
    import numpy as np
    from matplotlib.colors import ListedColormap
    from sklearn import datasets
    from sklearn.model_selection import train_test_split
    from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
    
    iris = datasets.load_iris()
    X = iris.data[:, [2, 3]]
    y = iris.target
    print('Class labels:', np.unique(y))
    
    # Splitting data into 70% training and 30% test data:
    X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(
        X, y, test_size=0.3, random_state=1, stratify=y)
    X_combined = np.vstack((X_train, X_test))
    y_combined = np.hstack((y_train, y_test))
    
    def plot_decision_regions(X, y, classifier, test_idx=None, resolution=0.02):
        # setup marker generator and color map
        markers = ('s', 'x', 'o', '^', 'v')
        colors = ('red', 'blue', 'lightgreen', 'gray', 'cyan')
        cmap = ListedColormap(colors[:len(np.unique(y))])
    
        # plot the decision surface
        x1_min, x1_max = X[:, 0].min() - 1, X[:, 0].max() + 1
        x2_min, x2_max = X[:, 1].min() - 1, X[:, 1].max() + 1
        xx1, xx2 = np.meshgrid(np.arange(x1_min, x1_max, resolution),
                               np.arange(x2_min, x2_max, resolution))
        Z = classifier.predict(np.array([xx1.ravel(), xx2.ravel()]).T)
        Z = Z.reshape(xx1.shape)
        plt.contourf(xx1, xx2, Z, alpha=0.3, cmap=cmap)
        plt.xlim(xx1.min(), xx1.max())
        plt.ylim(xx2.min(), xx2.max())
    
        for idx, cl in enumerate(np.unique(y)):
            plt.scatter(x=X[y == cl, 0],
                        y=X[y == cl, 1],
                        alpha=0.8,
                        c=colors[idx],
                        marker=markers[idx],
                        label=cl,
                        edgecolor='black')
    
        # highlight test samples
        if test_idx:
            # plot all samples
            X_test, y_test = X[test_idx, :], y[test_idx]
    
            plt.scatter(X_test[:, 0],
                        X_test[:, 1],
                        c='y',
                        edgecolor='black',
                        alpha=1.0,
                        linewidth=1,
                        marker='o',
                        s=100,
                        label='test set')
    
    forest = RandomForestClassifier(criterion='gini',
                                    n_estimators=25,
                                    random_state=1,
                                    n_jobs=2)
    forest.fit(X_train, y_train)
    
    plot_decision_regions(X_combined, y_combined,
                          classifier=forest, test_idx=range(105, 150))
    
    plt.xlabel('petal length [cm]')
    plt.ylabel('petal width [cm]')
    plt.legend(loc='upper left')
    plt.tight_layout()
    #plt.savefig('images/03_22.png', dpi=300)
    plt.show()
    
    

    运行结果:
    Class labels: [0 1 2]

    运行结果图:
    在这里插入图片描述

    展开全文
  • Python 随机森林分类

    千次阅读 2021-03-15 20:43:50
    Python 随机森林分类 1 声明 本文的数据来自网络,部分代码也有所参照,这里做了注释和延伸,旨在技术交流,如有冒犯之处请联系博主及时处理。 2 决策树分类简介 相关概念见下: 决策树的最大问题是树在训练集...

                                           Python 随机森林分类

    1 声明

    本文的数据来自网络,部分代码也有所参照,这里做了注释和延伸,旨在技术交流,如有冒犯之处请联系博主及时处理。

    2 决策树分类简介

    相关概念见下:

    决策树的最大问题是树在训练集生成的过于茂密,导致过拟合(即在训练集上表现卓越但在测试集上效果很差)。这时随机森林就应运而生了。在随机森林里会有很多决策树,而每颗决策树只接收自举样本且每个节点仅围绕部分特征寻找最好的分割。随机决策树的森林最后通过投票的方式选出最后的预测分类。

    注:自举样本是指从一个较大的样本中 "自举 "出来的较小样本。Bootstrap是一种重新取样的方法,即从一个原始样本中反复抽取大量相同大小的小样本,并进行替换。

    随机森林分类里的几个参数:

    max_features:每个节点选择的特征的最大数

    boostrap:指定是否以自举采样

    n_estimators: 指定决策树的个数

    n_jobs:并行数量,等于-1是最大化计算资源

     

    3 随机森林分类代码与注释示例

    # 加载随机森林分类包
    from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
    from sklearn import datasets
    # 加载数据与模型创建
    iris = datasets.load_iris()
    features = iris.data
    target = iris.target
    randomforest = RandomForestClassifier(random_state=0, n_jobs=-1)
    # 训练模型
    model = randomforest.fit(features, target)
    # 预测分类
    observation = [[ 5, 4, 3, 2]]
    # Predict observation's class
    print(model.predict(observation))

    4 总结

    展开全文
  • 随机森林是数据挖掘中非常常用的分类预测算法,以分类或回归的决策树为基分类器。算法的一些基本要点: *对大小为m的数据集进行样本量同样为m的有放回抽样; *对K个特征进行随机抽样,形成特征的子集,样本量的确定...
  • 在前面的内容中,已经对决策树解决分类回归问题分别做了阐述,今天走进随机森林的世界。什么是森林呢,对,好多树在一起我们就叫它森林,为什么是随机呢,因为这片森林可能不一样,这就涉及到参数的设定了(就像之前...

    目录

    集成算法

     sklearn中的随机森林

    随机森林分类器

    随机性参数

    属性

    案例代码

    随机森林回归器

    案例代码


    在前面的内容中,已经对决策树解决分类回归问题分别做了阐述,今天走进随机森林的世界。

    什么是森林呢,对,好多树在一起我们就叫它森林,为什么是随机呢,因为这片森林可能不一样,这就涉及到参数的设定了(就像之前决策树的参数一样)。

    名字的意义明白了,那这最终的结果是怎么得出来的呢?其实很简单,我们知道一棵决策树会给出一个结果,多棵树就会给出多个结果,最后”投票“表决,得票高的就是最终随机森林给出的结果喽。(当然,这里的解释较为简单,想知道具体原理可以阅读《数据挖掘导论》和西瓜书。)

    集成算法

    集成学习算法本身不算一种单独的机器学习算法,而是通过构建并结合多个机器学习器来完成学习任务。

    目标:集成算法会考虑多个评估器的建模结果,汇总之后得到一个综合的结果,以此获取比单个模型更好的回归或者分类效果。

    集成评估器:多个模型集成后的模型,如随机森林。

     分类:bagging(袋装法),boosting(提升法),stacking。主要介绍前两个。

               bagging(袋装法):模型之间相互独立,互相平行,如随机森林。

               boosting(提升法):模型之间不相互独立,且模型有序,逐渐提升,如adaboost。

     sklearn中的随机森林

    随机森林分类器

    参数列表几乎与决策树的相同,重要的有:

    criterion,      max_depth,     min_samples_leaf,     min_samples_split,    max_features,   min_impurity_decrease

    n_estimators树木的数量,越大往往越好,但达到一定程度之后精确性往往会上下波动,默认10,0.22版本会改为100,一般0-200选一个比较好。

    .除此之外,还需要注意的是关于随机性的这两个参数:

    随机性参数

    1、random_state

    random_state固定时,随机森林中生成的是一组固定的树,但每棵树依然不一致,这是随机挑选特征进行分枝的方法。当随机性越大的时候,袋装法的效果一般会越来越好,用袋装法集成时,基分类器应该是相互独立,是不相同的。

    但是局限性强,数据可能没有足够多的特征构建成千上万棵不同的树,因此还需要其他方式。

    2、bootstrap & oob_score

    使用不同的训练集,袋装法有放回随机抽样技术来形成不同的训练数据,bootstrap就是控制抽样技术的参数。

    但是这又会引出如下问题:一些样本可能在同一个自助集出现多次,而其他一些却可能被忽略。一般来说,自助集大约包含63%的原始数据,计算方式:1-(1-1/n)**n,这里是按逆向思维进行计算的:每次都不被选中,总共进行n次,总概率1减去该值即为如上结果。

    那既然大约63%的数据被使用,就会有约37%的数据未被使用,这个数据集叫做袋外数据(out of bag data,oob除开始划分的测试集,这些也可以用来当测试集——所以,在使用随机森林时,可以不划分测试集和训练集,只需要袋外数据来测试我们的模型即可,当然也不绝对,因为当n和n_estimators都不够大时,很可能就没有数据掉到袋外,自然也就无法使用oob数据来测试模型。

    属性

    相较决策树,随机森林除feature_importances属性外,

    #重要性
    importance = clf.feature_importances_
    feature_importance = [(feature,importance.round(3)) for feature,importance in zip(feature_name,importance)]
    #排序
    feature_importance = sorted(feature_importance,key=lambda x :x[1],reverse=True)
    #对应进行打印
    [print('variable:{:20} importance: {}'.format(*pair)) for pair in feature_importance]

    还有如下两个属性:

    1、estimators_

    #随机森林的重要属性:estimators_,查看森林中树的情况
    
    print(rf.estimators_)
    
    rf.estimators_[1].random_state

    2、 oob_score

    rf = RandomForestClassifier(n_estimators=25,random_state=42,oob_score=True)
    oob = rf.oob_score_

    案例代码

    from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
    from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
    import matplotlib.pyplot as plt
    from sklearn.datasets import load_wine
    from sklearn.model_selection import train_test_split
    from sklearn.model_selection import cross_val_score
    
    wine = load_wine() #字典
    print(wine.data) #可以通过键取值
    print(wine.data.shape)
    print(wine.target)
    
    xtrain,xtest,ytrain,ytest = train_test_split(wine.data,wine.target,test_size=0.3)
    rf = RandomForestClassifier(n_estimators=25,random_state=42,oob_score=True)
    clf = DecisionTreeClassifier(random_state=42)
    #交叉验证
    cross_rf = cross_val_score(rf,wine.data,wine.target,cv=5)
    cross_clf = cross_val_score(clf,wine.data,wine.target,cv=5)
    
    rf.fit(xtrain,ytrain)
    score_rf = rf.score(xtest,ytest)
    oob = rf.oob_score_
    clf.fit(xtrain,ytrain)
    score_clf = clf.score(xtest,ytest)
    
    print('===',score_clf.round(3),score_rf.round(3),oob.round(3))
    plt.plot(range(1,6),cross_clf,label='DecisionTreeClassifier')
    plt.plot(range(1,6),cross_rf,label='RandomForestClassifier')
    plt.xlabel('cv')
    plt.ylabel('score')
    plt.legend()
    plt.show()
    
    #随机森林的重要属性:estimators_,查看森林中树的情况
    print(rf.estimators_)
    for i in range(len(rf.estimators_)):
        print(rf.estimators_[i].random_state)
    
    ################换一种写法##############
    cv = 10
    for model in [RandomForestClassifier(n_estimators=5,random_state=42),DecisionTreeClassifier(random_state=42)]:
        cross = cross_val_score(model, wine.data, wine.target, cv=cv)
        plt.plot(range(1,cv+1),cross,label='{}'.format(str(model).split('(')[0]))
        plt.xlabel('cv')
        plt.ylabel('score')
        plt.legend()
    plt.show()
    
    ##################学习曲线################
    # superpa = []
    # for i in range(200):
    #     rf = RandomForestClassifier(random_state=42,n_estimators=i+1)
    #     sc = cross_val_score(rf,wine.data,wine.target,cv=10).mean()
    #     superpa.append(sc)
    # plt.plot(range(1,201),superpa)
    # print(max(superpa),superpa.index((max(superpa))))
    # plt.show()
    
    import numpy as np
    from scipy.special import  comb
    # 建立25棵树,当且仅当有13棵以上的树判断错误时,随机森林才会报错
    # 如果一棵树的准确率在0.85上下浮动,那20棵树以上判断错误的概率
    sum = np.array([comb(25,i)*(0.2**i)*((1-0.2)**(25-i)) for i in range(13,26)]).sum()
    print(sum)

     

     

    随机森林回归器

    这里其实不用再多做介绍,与决策树回归一致,请回看这里。https://blog.csdn.net/weixin_44904136/article/details/126201929icon-default.png?t=M666https://blog.csdn.net/weixin_44904136/article/details/126201929不过,值得一说的是它的应用,我们可以通过随机森林回归器填补缺失值

    测试集与训练集的划分思想:

    xtrain:特征不缺失的值对应其他的n-1个特征 + 本来的标签

    ytrain:特征不缺失的值

    xtest:特征缺失的值对应其他的n-1个特征 + 本来的标签

    ytest:特征缺失的值

    适用于某一个特征大量缺失,而其他特征相对完整。

    对,相对完整,也就是其他特征也可能存在缺失,那该怎么办呢?

    答:我们首先通过检查特征空值,转化为布尔值加和(比较直观,0说明空,非0说明非空),进行排序,目的是先计算特征缺失少的部分,然后循环遍历。

    选定特征之后,将其他特征的缺失值赋为0(这里注意复制原矩阵到新矩阵,避免原矩阵被补0覆盖),之后就是回归问题了。

    案例代码

    from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor
    import numpy as np
    import matplotlib.pyplot as plt
    from sklearn.model_selection import train_test_split
    from sklearn.model_selection import cross_val_score
    from sklearn.datasets import load_boston
    import pandas as pd
    from sklearn.impute import SimpleImputer  #填补缺失值
    
    #评估指标
    import sklearn
    # print(sklearn.metrics.SCORERS.keys())
    # sklearn.impute.SimpleImputer
    boston = load_boston()
    # print(boston.data.shape)  #(506, 13)
    # print(boston.target)
    
    #####################将数据集改为有缺失的数据集(特征为空)#####################
    x_full,y_full = boston.data,boston.target
    n_samples = x_full.shape[0]
    n_features = x_full.shape[1]
    
    rng = np.random.RandomState(0)
    missing_rate = 0.5
    n_missing_samples = int(np.floor(n_samples * n_features * missing_rate))  #np.floor向下取整
    
    #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
    miss_features = rng.randint(0,n_features,n_missing_samples)
    # randint(下限,上限,n) 请在下限和上限之间取出n个整数
    
    miss_samples = rng.randint(0,n_samples,n_missing_samples)
    # rng.choice(n_samples,n_missing_samples,replace=False) 抽取不重复的随机数
    
    x_missing= x_full.copy()
    y_missing = y_full.copy()
    x_missing[miss_samples,miss_features] = np.nan
    x_missing = pd.DataFrame(x_missing)
    print(x_missing)
    print('==============')
    ####################填补缺失值############################
    ####使用均值进行填补
    imp_mean = SimpleImputer(missing_values=np.nan,strategy='mean') #实例化
    x_missing_mean = imp_mean.fit_transform(x_missing)  #训练加导出
    ####使用0进行填补
    imp_0 = SimpleImputer(missing_values=np.nan,strategy='constant',fill_value=0)
    x_missing_0 = imp_0.fit_transform(x_missing)
    
    #查看是否填补完毕
    a = pd.DataFrame(x_missing_mean).isnull().sum()
    b = pd.DataFrame(x_missing_0).isnull().sum()
    # print(a)
    # print(b)
    
    ####使用随机森林去填写缺失值
    x_missing_reg = x_missing.copy()
    #找出特征集中,缺失值从小到大排列的特征顺序(找索引)
    sortindex = np.argsort(x_missing_reg.isnull().sum(axis=0)).values   #有索引 而sort()无索引
    for i in sortindex:
        #构建新矩阵,防止下一步补0操作将原矩阵覆盖
        df = x_missing_reg
        fillc = df.iloc[:,i]
        df = pd.concat([df.iloc[:,df.columns != i],pd.DataFrame(y_full)],axis=1)
        #在新特征矩阵中,对缺失列补0,
        df_0 = SimpleImputer(missing_values=np.nan,strategy='constant',fill_value=0).fit_transform(df)
        #划分训练集和测试集
        ytrain = fillc[fillc.notnull()]  #被选中特征中存在值的行
        ytest = fillc[fillc.isnull()]    #被选中特征中空值的行
        xtrain = df_0[ytrain.index,:]
        xtest = df_0[ytest.index,:]
        #用随机森林预测特征
        rf = RandomForestRegressor(n_estimators=100,random_state=42)
        rf.fit(xtrain,ytrain)
        prediction = rf.predict(xtest)
        #将预测出的特征值填入缺失列中
        x_missing_reg.loc[x_missing_reg.iloc[:,i].isnull(),i] = prediction
    print(pd.DataFrame(df))
    print(x_missing_reg.isnull().sum())  #是否为空:是1 不是0,最后结果都为0,所以此时矩阵无空处,填补完成
    
    #################对填充好的数据进行模型训练###################
    x = [x_full,x_missing_mean,x_missing_0,x_missing_reg]
    mse = []
    for i in x:
        estimator = RandomForestRegressor(n_estimators=100,random_state=42)
        estimator.fit(i,y_full)
        scores = cross_val_score(estimator,i,y_full,scoring='neg_mean_squared_error',cv = 5).mean()
        mse.append(scores * -1)
    
    # print(mse) #mse越小越好
    print([*zip(['x_full','x_missing_mean','x_missing_0','x_missing_reg'],mse)])
    
    #################绘图################################
    x_labels = ['Full data','Mean imputation','Zero 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')  #横向条形图
    ax.set_title('Imputation Techniques with Boston Data')
    ax.set_xlim(left=np.min(mse)*0.9,
                right=np.max(mse)*1.1) #刻度
    ax.set_yticks(np.arange(len(mse)))
    ax.set_xlabel('MSE') #x轴名字
    ax.invert_yaxis()
    ax.set_yticklabels(x_labels)
    plt.show()

     

     

    随机森林的介绍就到此结束喽,但是对于性能的提升问题,也就是调参问题,我们下一篇来接着说~

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  • python实现随机森林

    万次阅读 多人点赞 2022-01-27 12:21:56
    python实现随机森林
  • Python 中的随机森林

    千次阅读 2022-01-04 22:27:15
    什么是随机森林 众所周知,树模型是高方差、低偏差的模型。因此,它们容易过度拟合训练数据。如果我们不修剪树模型或引入早期停止标准(例如每个叶节点的最小实例数),我们可以概括一下树模型的作用,这很吸引人...
  • 问题用两种不同的编程语言(如MATLAB和Python)实现一个随机森林会产生不同的结果,原因有很多。在首先,请注意,在同一数据上训练的两个随机森林的结果在设计上永远不会完全相同:随机森林通常在每个分割处随机选择...
  • 随机森林算法(Random Forest)Python实现

    万次阅读 多人点赞 2022-01-01 16:56:30
    1.4 什么是随机森林? 二、Random Forest 的构造过程 2.1 算法实现 2.2数据的随机选取 2.3待选特征的随机选取 2.4 相关概念解释 三、 Random Forest 优缺点 3.1 优点 3.2 缺点 四、Extra-Trees(极端随机树...
  • 说明:这是一个机器学习实战项目(附带数据+... 预测结果数据如下: 本次机器学习项目实战所需的资料,项目资源如下: 基于Python实现随机森林分类模型(RandomForestClassifier)项目实战-Python文档类资源-CSDN下载
  • python随机森林分类模型随机优化参数学习笔记,内含数据预处理等具体代码。
  • 随机森林算法的理论知识随机森林是一种有监督学习算法,是以决策树为基学习的集成学习算法。随机森林非常简单,易于实现,计算开销也很小,但是它在分类和回归上表现出非常惊人的性能,因此,随机森林被誉为“代表...
  • Python--随机森林模型

    千次阅读 2021-12-14 13:26:08
    机器学习概念Bagging算法Boosting算法随机森林模型的基本原理随机森林模型的代码实现 大数据分析与机器学习 概念  集成学习模型:将多个模型组合在一起,从而产生更强大的模型  随机森林模型:非常典型的集成...
  • Python机器学习09——随机森林

    千次阅读 2022-06-27 07:56:58
    bagging,决策树,随机森林,变量重要性,偏依赖图
  • 定义:随机森林指的是利用多棵决策树对样本进行训练并预测的一种分类器。可回归可分类。所以随机森林是基于多颗决策树的一种集成学习算法,常见的决策树算法主要有以下几种:1. ID3:使用信息增益g(D,A)进行特征选择...
  • Python与机器学习
  • 关于决策树和随即森林的知识
  • 随机森林分类器和决策丛林分类器的快速教育实现。 参考: A. Criminisi、J. Shotton 和 E. Konukoglu,决策森林:分类、回归、密度估计、流形学习和半监督学习的统一框架。 计算机图形学和计算机视觉的基础和趋势...
  • 在分类问题中,RF分类器根据多数投票(例如,投票结果)给出最终答复.是或否.另一方面,在Python中,我还可以看到带有事件最终概率的向量,例如0,83.如果我有1000个估计量,每棵树有1000个概率的平均值,那么该概率如何计算?...
  • 目录1 什么是随机森林1.1 集成学习1.2 随机决策树1.3 随机森林1.4 投票2 为什么要用它3 使用方法3.1 变量选择3.2 分类3.3 回归4 一个简单的Python示例结语前言:随机森林是一个非常灵活的机器学习方法,从市场营销到...

空空如也

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