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  • 随机森林算法有哪些优缺点?随机森林是一种有监督学习算法,是以决策树为基学习器的集成学习算法,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...

    什么是随机森林算法?随机森林算法有哪些优缺点?随机森林是一种有监督学习算法,是以决策树为基学习器的集成学习算法,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“代表集成学习技术水平的方法”。下面IT培训网就来谈谈为什么要使用随机森林算法,以及有哪些优点和缺点。

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    为什么使用随机森林?

    1、随机森林既可以用于分类问题,也可以用于回归问题

    2、过拟合是个关键的问题,可能会让模型的结果变得糟糕,但是对于随机森林来说,如果随机森林的树足够多,那么分类器就不会过拟合模型

    3、随机森林分类器可以处理缺失值

    4、随机森林分类器可以用分类值建模

    随机森林算法优缺点有哪些?

    1、随机森林算法优点

    由于采用了集成算法,本身精度比大多数单个算法要好,所以准确性高

    在测试集上表现良好,由于两个随机性的引入,使得随机森林不容易陷入过拟合(样本随机,特征随机)

    在工业上,由于两个随机性的引入,使得随机森林具有一定的抗噪声能力,对比其他算法具有一定优势

    由于树的组合,使得随机森林可以处理非线性数据,本身属于非线性分类(拟合)模型

    它能够处理很高维度(feature很多)的数据,并且不用做特征选择,对数据集的适应能力强:既能处理离散型数据,也能处理连续型数据,数据集无需规范化

    训练速度快,可以运用在大规模数据集上

    可以处理缺省值(单独作为一类),不用额外处理

    由于有袋外数据(OOB),可以在模型生成过程中取得真实误差的无偏估计,且不损失训练数据量

    在训练过程中,能够检测到feature间的互相影响,且可以得出feature的重要性,具有一定参考意义

    由于每棵树可以独立、同时生成,容易做成并行化方法

    由于实现简单、精度高、抗过拟合能力强,当面对非线性数据时,适于作为基准模型

    2、随机森林算法缺点

    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比较大

    随机森林中还有许多不好解释的地方,有点算是黑盒模型

    在某些噪音比较大的样本集上,RF的模型容易陷入过拟合

    本文摘自http://www.cnitedu.cn/it/share/20197676.html,如有侵权请及时告知。

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  • 随机森林

    2019-05-19 22:59:09
    随机森林的优缺点 随机森林学习过程 1. 随机森林思想的提出 由于决策树(DT)会产生过拟合现象,导致泛化能力变弱,美国贝尔实验室大牛采用随机森林(RF)投票机制来改善决策树 2. 随机森林的基本概念 随机森林...
    大纲
    随机森林思想的提出
    随机森林的基本概念
    随机森林的结构
    随机森林的优缺点
    随机森林学习过程

    1. 随机森林思想的提出
    由于决策树(DT)会产生过拟合现象,导致泛化能力变弱,美国贝尔实验室大牛采用随机森林(RF)投票机制来改善决策树

    2. 随机森林的基本概念
    随机森林(Random Forests):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。(将投票次数最多的类别指定为最终的输出)

    在这里插入图片描述
    3. 随机森林的结构
    在这里插入图片描述
    1)随机森林是集成学习的一个子类。
    它是基于Bagging的集成学习方法,可以用来做分类、回归等问题。
    2)集成学习通过建立几个模型组合的来解决单一预测问题

    随机森林的优点:

    具有极高的准确率
    两个随机性的引入,使得随机森林不容易过拟合
    两个随机性的引入,使得随机森林有很好的抗噪声能力
    能处理很高维度的数据,并且不用做特征选择
    既能处理离散型数据,也能处理连续型数据,数据集无需规范化
    训练速度快,可以得到变量重要性排序(两种:基于OOB误分率的增加量和基于分裂时的GINI下降量
    容易实现并行化
    在创建随机森林的时候,对generlization error使用的是无偏估计
    可生成一个Proximities=(pij)矩阵,用于度量样本之间的相似性: pij=aij/N, aij表示样本i和j出现在随机森林中同一个叶子结点的次数,N随机森林中树的颗数
    容易做成并行化方法

    随机森林的缺点:

    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
    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

    4. 随机森林学习流程
    1)随机森林的构建过程:
    A. 从原始训练集中使用自助法(Bootstraping)随机有放回采样选出m个样本,共进行n_tree次采样,生成n_tree个训练集
    B. 对于n_tree个训练集,我们分别训练n_tree个决策树模型
    C. 对于单个决策树模型,假设训练样本特征的个数为n,那么每次分裂时根据信息增益/信息增益比/基尼指数选择最好的特征进行分裂
    D. 每棵树都一直这样分裂下去,直到该节点的所有训练样例都属于同一类。在决策树的分裂过程中不需要剪枝
    E.将生成的多棵决策树组成随机森林。对于分类问题,按多棵树分类器投票决定最终分类结果;对于回归问题,由多棵树预测值的均值决定最终预测结果
    2)关于调参:
    1.如何选取m,可以考虑有M个属性,取m=根号M
    2.最大深度(不超过8层)
    3.棵数(N)
    4.类别比例
    3)方法
    A【自助法】它通过自助法(bootstrap)重采样技术,从训练集里面采集固定个数的样本,但是每采集一个样本后,都将样本放回。
    B【OOB】每轮随机采样中,训练集中大约有36.8%的数据没有被采样集采集中。对于这部分没采集到的数据,我们常常称之为袋外数据(Out Of Bag,简称OOB)。这些数据没有参与训练集模型的拟合,因此可以用来检测模型的泛化能力
    C【输出】通常使用简单投票法,得到最多票数的类别或者类别之一为最终的模型输出。

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    1,简述一下随机森林算法的原理

    在这里插入图片描述

    2,随机森林的随机性体现在哪里?

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    3,随机森林算法的优缺点?

    在这里插入图片描述

    4,随机森林为什么不能用全样本去训练m棵决策树?

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    5,随机森林和GBDT(梯度提升决策树)的区别?

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    RNN 发生梯度消失的原因是什么?

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    原标题:大盘点:随机森林的优缺点以及如何用Python解释

    全文共1755字,预计学习时长3分钟

    本文来自The Learning Machine——一个开放源代码的新项目,该项目旨在为不同背景的人群创建交互式路线图,其中包含对概念、方法、算法及其在Python或R中的代码里实现所有的解释。

    随机森林

    随机森林是一种灵活的、便于使用的机器学习算法,即使没有超参数调整,大多数情况下也会带来好的结果。它可以用来进行分类和回归任务。通过本文,你将会学习到随机森林算法是如何解决分类和回归问题的。

    为了理解什么是随机森林算法,首先要熟悉决策树。

    决策树往往会产生过拟合问题,尤其会发生在存在整组数据的决策树上。有时决策树仿佛变得只会记忆数据了。下面是一些过拟合的决策树的典型例子,既有分类数据,也有连续数据。

    1. 分类数据:

    如果一位年龄在15岁到25岁之间的美国男性,他喜欢吃冰激凌,有位德国朋友,厌恶鸟类,2012年8月25日曾吃过薄煎饼——那么他很有可能下载Pokemon Go。

    2. 连续数据:

    随机森林阻止了这类问题的发生:它是多重决策树的组合,而不只是一棵决策树。随机森林算法下决策树的数量越多,泛化的结果更好。

    更准确地说,随机森林的工作原理如下:

    1. 从数据集(表)中随机选择k个特征(列),共m个特征(其中k小于等于m)。然后根据这k个特征建立决策树。

    2. 重复n次,这k个特性经过不同随机组合建立起来n棵决策树(或者是数据的不同随机样本,称为自助法样本)。

    3. 对每个决策树都传递随机变量来预测结果。存储所有预测的结果(目标),你就可以从n棵决策树中得到n种结果。

    4. 计算每个预测目标的得票数再选择模式(最常见的目标变量)。换句话说,将得到高票数的预测目标作为随机森林算法的最终预测。

    *针对回归问题,随机森林中的决策树会预测Y的值(输出值)。通过随机森林中所有决策树预测值的平均值计算得出最终预测值。而针对分类问题,随机森林中的每棵决策树会预测最新数据属于哪个分类。最终,哪一分类被选择最多,就预测这个最新数据属于哪一分类。

    例子:

    詹姆斯要决定在巴黎的一周要去哪些景点。他拜访了一位曾在巴黎住过一年的朋友,问朋友曾去过哪些景点,是否觉得有趣。基于自己的经验,这位朋友会给詹姆斯一些建议。

    这是典型的决策树算法方法。詹姆斯的朋友根据自己的经验,告诉詹姆斯可以去哪些景点游览。

    之后,詹姆斯问了很多在巴黎待过的朋友,询问建议,他们推荐了自己去过的景点。然后詹姆斯选择了被推荐次数最多的景点,这就是典型的随机森林算法。

    因此,随机森林是一种在共拥有m个特征的决策树中随机选择k个特征组成n棵决策树,再选择预测结果模式(如果是回归问题,选择平均值)。

    优缺点

    优点:

    1. 可以用来解决分类和回归问题:随机森林可以同时处理分类和数值特征。

    2. 抗过拟合能力:通过平均决策树,降低过拟合的风险性。

    3. 只有在半数以上的基分类器出现差错时才会做出错误的预测:随机森林非常稳定,即使数据集中出现了一个新的数据点,整个算法也不会受到过多影响,它只会影响到一颗决策树,很难对所有决策树产生影响。

    缺点:

    1. 据观测,如果一些分类/回归问题的训练数据中存在噪音,随机森林中的数据集会出现过拟合的现象。

    2. 比决策树算法更复杂,计算成本更高。

    3. 由于其本身的复杂性,它们比其他类似的算法需要更多的时间来训练。

    重要的超参数

    随机森林中的超参数既可以用来提高模型的预测能力,也可以加快建模的速度。下面介绍了sklearn内置随机森林函数的超参数:

    1. 提高预测能力

    · 子模型的数量:在利用最大投票数或平均值来预测之前,你想要建立子树的数量。一般来说,子树的数量越多,越能提高性能,预测的准确性就越稳定,但是也会放缓计算过程。

    · 节点分裂时参与判断的最大特征数:随机森林允许单个决策树使用特征的最大数量。Sklearn提供了几个选项,如文档中所述。

    · 叶子节点最小样本数:内部节点再划分所需最小样本数。

    2. 加快建模速度

    · 并行数:允许使用处理器的数量。如果输出值为1,只能使用一个处理器。输出值为-1则意味着没有限制。

    · 随机数生成器:使模型的输出可复制。当模型具有一个确定的随机数,并且给定相同的超参数和相同的训练数据时,模型将始终产生相同的结果。

    · 是否计算袋外得分:也称作袋外抽样——它是一种随机森林交叉验证方法。在这个样本中,大约三分之一的数据不是用来训练模型,而是用来评估模型的性能。这些样品被称为袋外样品。这一方法与留一法交叉验证非常相似,但几乎没有额外的计算负担。

    Python实现

    查看/下载位于Git存储库中的随机森林模板:

    https://github.com/the-learning-machine/ML-algorithms-python/blob/master/Classification/random_forests.ipynb

    资源:

    https://www.kdnuggets.com/education/online.html

    https://www.kdnuggets.com/software/index.html

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