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  • python随机森林分类模型
    2021-10-16 17:37:59

    随机森林 分类模型 iris_rForest.py

    # coding=utf-8
    from sklearn import datasets
    from sklearn.metrics import confusion_matrix,accuracy_score
    from sklearn.model_selection import train_test_split
    from sklearn import preprocessing
    
    # 加载鸢尾花数据集
    iris_X,iris_y = datasets.load_iris(return_X_y=True)
    # 数据预处理:按列归一化
    iris_X = preprocessing.scale(iris_X)
    # 切分数据集:测试集 30%
    iris_X_train,iris_X_test,iris_y_train,iris_y_test = train_test_split(iris_X,iris_y,test_size=0.3,random_state=0)
    # 随机森林 分类模型
    from sklearn import ensemble
    model = ensemble.RandomForestClassifier()
    # 模型训练
    model.fit(iris_X_train,iris_y_train)
    # 模型预测
    iris_y_pred = model.predict(iris_X_test)
    # 模型评估
    # 混淆矩阵
    print(confusion_matrix(iris_y_test,iris_y_pred))
    print("准确率: %.3f" % accuracy_score(iris_y_test,iris_y_pred))
    

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  • 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
  • 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...


    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:非常典型的集成学习模型

    集成模型简介
     集成学习模型使用一系列弱学习器(也称为基础模型或基模型)进行学习,并将各个弱学习器的结果进行整合,从而获得比单个学习器更好的学习效果。
     集成学习模型的常见算法有Bagging算法Boosting算法两种。
     Bagging算法的典型机器学习模型为随机森林模型,而Boosting算法的典型机器学习模型则为AdaBoost、GBDT、XGBoost 和 LightGBM模型

    Bagging算法

    Bagging的想法是采用类似于“民主投票”的方式,即每一个基础模型都有一票,最终结果通过所有基础模型投票,少数服从多数的原则产生预测结果。

    原理:从原始训练数据中(假设共有10000条数据),随机有放回地抽取10000次数据构成一个新的数据集(因为是随机有放回抽样,所以可能出现某一条数据多次被抽中,也有可能某一条数据一次也没有被抽中),每次使用一个训练样本训练一个基础模型。这样进行有放回的随机抽取n次后,训练结束时我们就能获得n个由不同的数据集训练的基础模型,也称之为n个弱学习器,根据这n个弱学习器的结果,我们可以获得一个更加准确合理的结果。
    在这里插入图片描述

    Boosting算法

     Boosting算法的本质将弱学习器提升为强学习器
     它和Bagging的区别在于,Bagging对待所有的基础模型一视同仁。而Boosting则做到了对于基础模型的“区别对待”
     通俗来讲,Boosting算法注重“培养精英”“重视错误”

    • “培养精英”,
      即每一轮对于预测结果较为准确的基础模型,会给予它一个较大的权重,表现不好的基础模型则会降低它的权重。
      这样在最终预测时,“优秀模型”的权重是大的,相当于它可以投出多票,而**“一般模型”只能在投票时投出一票或不能投票**。

    • “重视错误”
      即在每一轮训练后改变训练数据的权值或概率分布,通过提高那些在前一轮被基础模型预测错误样例的权值,减小前一轮预测正确样例的权值,来使得分类器对误分的数据有较高的重视程度,从而提升模型的整体效果。原理如图:
      在这里插入图片描述

    随机森林模型的基本原理

     随机森林(Random Forest)是一种经典的Bagging模型其弱学习器为决策树模型
     如下图所示,随机森林模型会在原始数据集中随机抽样,构成n个不同的样本数据集,然后根据这些数据集搭建n个不同的决策树模型,最后根据这些决策树模型的平均值(针对回归模型)或者投票(针对分类模型)情况来获取最终结果。
    在这里插入图片描述

     为了保证模型的泛化能力(或者说通用能力),随机森林在建立每棵树的时候,往往会遵循两个基本原则

    • 数据随机:随机地从所有数据当中有放回地抽取数据作为其中一棵决策树的数据进行训练。
      举例来说,有1000个原始数据,有放回的抽取1000次,构成一组新的数据(因为是有放回抽取,有些数据可能被选中多次,有些数据可能不被选上),作为某一个决策树的数据来进行模型的训练。
    • 特征随机:如果每个样本的特征维度为M,指定一个常数k<M,随机地从M个特征中选取k个特征,在使用Python构造随机森林模型时,默认取特征的个数k是M的平方根:√𝑀。

    与单独的决策树模型对比,随机森林模型由于集成了多个决策树,其预测结果会更准确,且不容易造成拟合现象泛化能力更强

    随机森林模型的代码实现

     随机森林和决策树模型一样,可以做分类分析,也可以做回归分析

    • 随机森林分类模型(RandomForestClassifier),随机森林分类模型的基模型是分类决策树模型
    # 引入分类模型相关库
    from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
    # X 是特征变量,有五个训练数据,每个训练数据两个特征,所以特征值为2
    X = [[1, 2], [3, 4], [5, 6], [7, 8], [9, 10]]
    # y 是目标变量,有两个分类
    y = [0, 0, 0, 1, 1]
    # 弱学习机器设置为 10 random_state=123 保证采用相同的节点划分方式,即运行的结果相同
    model = RandomForestClassifier(n_estimators=10, random_state=123)
    # 训练模型
    model.fit(X, y)
    # predict 函数进行预测
    print(model.predict([[5, 5]]))
    # 结果是0
    
    • 随机森林回归模型(RandomForestRegressor),随机森林回归模型的基模型则是回归决策树模型
    # 引入分类模型相关库
    from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor
    # X 是特征变量,有五个训练数据,每个训练数据两个特征,所以特征值为2
    X = [[1, 2], [3, 4], [5, 6], [7, 8], [9, 10]]
    # y 是目标变量,是一个连续值
    y = [1, 2, 3, 4, 5]
    # 弱学习机器设置为 10 random_state=123 保证采用相同的节点划分方式,即运行的结果相同
    model = RandomForestRegressor(n_estimators=10, random_state=123)
    # 训练模型
    model.fit(X, y)
    # predict 函数进行预测
    print(model.predict([[5, 5]]))
    # 结果是[2,8]
    
    展开全文
  • 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

    说明:这是一个机器学习实战项目(附带数据+代码),如需数据+完整代码可以直接到文章最后获取。

    1.项目背景

          高质量的产品不仅能很好地满足顾客对产品使用功能的需要,获得良好的使用体验,提升企业形象和商誉,同时能为企业减少售后维修成本,增加利润。燃气灶市场已成为继家电市场之后各大电器公司竞争的新战场。某电器公司的燃气灶产品销售额一直在国内处于领先地位,把产品质量视为重中之重,每年都要对其产品质量数据进行分析研究,以期不断完善,精益求精。

    2.获取数据

          本次建模数据来源于某电器公司某月燃气灶质量情况统计数据,记录到的燃气灶故障现象均为“打不着火”,其主要的数据基本统计概况如下:

    特征变量数:8

    数据记录数:1245

    是否有NA值:否

    是否有异常值:否

    去除异常值和NA值后的数据共计1245条,其特征变量详情如下:

    (1)机型:代表所售燃气灶的型号,共计204个型号。

    (2)故障代码:代表燃气灶维修部分的记录,分别代表故障模式、故障模式细分、维修方式、故障名称等。

    (3)故障模式:表示燃气灶故障的基本情况,分为“微动开关坏”、“热电偶坏”、“电极针坏”、“电磁阀坏”、“脉冲器坏”等5种。

    (4)故障模式细分:根据故障基本情况,故障类型又细分为“开裂”、“变形”、“老化”、“调整电极针位置”、“热电偶与电磁阀接触不良”等5种。

    (5)维修方式:根据不同燃气灶的具体情况,采用的维修方式分为“更换”和“未更换”2种。

    (6)故障名称:根据购买和维修之间的时间跨度,分为“保内”和“保外”两种。

    (7)分公司:共有61个分公司负责销售和维修。

    (8)单据类型:针对具体情况,每个维修单类型分为“调试”、“维修”、“改气源”、“其它”等4种。

     

    3.数据预处理

           真实数据中可能包含了大量的缺失值和噪音数据或人工录入错误导致有异常点存在,非常不利于算法模型的训练。数据清洗的结果是对各种脏数据进行对应方式的处理,得到标准的、干净的、连续的数据,提供给数据统计、数据挖掘等使用。数据预处理通常包含数据清洗、归约、聚合、转换、抽样等方式,数据预处理质量决定了后续数据分析挖掘及建模工作的精度和泛化价值。以下简要介绍数据预处理工作中主要的预处理方法:

    3.1导入程序库并读取数据

    (1)导入程序库:将所用到的程序库导入到Python程序中,如图所示。 

    图程序库导入代码

    (2)读取数据:使用Pandas库中read_excel方法读取Excel数据,并转为DataFrame类型。读取数据代码如图所示:

    3.2数据校验和处理

           通过对原始数据审查和校验,了解数据基本分布、数值类型,处理数据中异常值和缺失值等情况。

    (1)数据替换:原始数据中均以文字记录各项信息,需将文字信息替换成对应的数字代码,方便后期数据挖掘和分析工作。根据故障代码,详细的替换内容如下:

    a)故障模式中,将“微动开关坏”、“热电偶坏”、“电极针坏”、“电磁阀坏”、“脉冲器坏”分别替换为“1”、“2”、“3”、“4”、“5”。

    b)故障模式细分中,将“开裂”、“变形”、“老化”、“调整电极针位置”、“热电偶与电磁阀接触不良”分别替换为“1”、“2”、“3”、“4”、“5”。

    c)维修方式中,将“更换”和“未更换”分别替换为“1”、“2”。

    d)故障名称中,将“保内”、“保外”分别替换为“1”、“2”。

    e)单据类型中,将“调试”、“维修”、“改气源”、“其它”分别替换为为“1”、“2”、“3”、“4”。

    使用Python代码将数据完成替换,图为替换部分代码。 

     

    (2)数据缺失和异常处理:原始数据存在购买日期异常,购买日期记录为1930年,但数据特征变量依然不存在缺失值,异常情况如图所示。

    图数据异常和缺失情况

    通过数据预处理、离散化之后,得到干净的燃气灶维系记录信息,如图所示。

    图 经过预处理后的数据

    (3)数据概览:本部分通过代码对数据进行审查,检查各部分数据类型和数据缺失情况,其数据类型和缺失情况如图所示,处理后的数据不含缺失值。

    4.探索性数据分析

    4.1数据分析

    (1)机型数量分析:在1245条维修记录中,共有209个燃气灶型号。其中,机型为JZT-7B13、JZT.2-9B13、JZT.2-7G02的燃气灶数量最多,分别有167条、102条和95条记录,分别占比14,1%、8.61%、7.67%。

    (2)故障分析:在维修记录中不同部件维修数量不同,其中“电极针坏”的数量占比最多,占全部维修记录的57.43%。“热电偶坏”和“电磁阀坏”的占比次之,分别为21.12%和11.33%。图8为绘制统计图的Python代码,图为故障模式各项占比统计图。

     

                                         图 绘制统计图的Python代码 

    图 故障模式各项统计图

           5种故障模式又分别细分为5项:“开裂”、“变形”、“老化”、“调整电极针位置”、“热电偶与电磁阀接触不良”,分别对5项故障模式统计细分故障模式,统计故障模式细分的Python如图所示,统计结果如图所示。

     

    图 故障模式细分统计

           图中按顺序分别对应“微动开关坏”、“热电偶坏”、“电极针坏”、“电磁阀坏”、“脉冲器坏”等5种故障模式。故障模式中出现“开裂”、“老化”、“变形”的细分故障最多。

            根据燃气灶的5种故障模式,统计各种故障状态的维修方式,统计是否需要更换部件,Python统计维修方式的代码如图所示,其统计结果如图所示。仅当“微动开关坏”时,“未更换”部件的占比高与“更换”部件,其余4种故障模式下,“更换”部件占比均高与“未更换”。 

     

    4.2相关性分析

     

         从上面相关性热力图可以看出,故障模式细分与维护方式为0.6,这个属性相关性比较强,其它都在0.3以下,相关性不强。

    关键代码:

     

    5.特征工程

           根据燃气灶维修记录,通过训练机器学习模型,使之可以根据燃气灶维修记录和是否在保信息,判断所维修的燃气灶是否需要更换故障零件,以期达到动态管理常见故障零部件仓储和调配,减少后续维修工作成本,增加厂商利润。

           在机器学习模型建立过程中,需要有足够的数据用与模型训练和测试。用于机器学习的数据集一般需被划分为“训练集”和“验证集”。训练集数据用于模型训练,调整模型的参数;验证集数据用于验证模型性能,评估模型分类的准确度。训练集数据和验证集数据之间互斥。

           原始数据经过预处理后,剩余干净数据1245条,有4类主要的特征变量:“故障模式”、“故障模式细分”、“维修方式”和“故障名称”。

    5.1哑特征处理

           在此数据中,特征变量中故障名称、单据类型的数值为文本类型,不符合机器学习数据要求,需要进行哑特征处理,变为0 1数值。另外,故障模式、故障模式细分的数值为1、2、3、4、5,在建模时会当成数字进行处理,需要进行哑变量处理,转成0 1数值。

    处理前: 

    处理后:

    关键代码:

    5.2 建立特征数据和标签数据

    维修方式 为标签数据,除 维修方式 之外的为特征数据。关键代码如下:

     

    5.3数据集拆分

    训练集拆分,分为训练集和验证集,80%训练集和20%验证集。关键代码如下:

     

    6.构建随机森林分类模型

          根据数据中“故障模式”、“故障模式细分”、“故障名称”3种变量的特征,预测“维修方式”中是否需要更换零部件。使用RandomForestClassifier算法,用于目标分类。

    6.1模型参数

    编号

    参数

    1

    n_estimators=100

    2

    random_state=0

     关键代码如下:

    7.模型评估

    7.1评估指标及结果

    评估指标主要包括准确率、查准率、查全率、F1值等等。

     关键代码如下:

    8.实际应用

          通过训练,RandomForestClassifier模型的性能较强,模型训练和验证结果相近,未出现严重过拟合和欠拟合现象。因此,根据“故障模式”、“故障模式细分”、“故障名称”3种属性的特征值,使用RandomForestClassifier算法模型,预测燃气灶维修方式的方法是可行的,而且模型准确率较高。通过这种方法,为降低电器厂商维修成本,增加企业利润,提高电器公司燃气灶等零部件等产品的物资仓储、运输等工作的运行效率。

    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

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