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    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”。下面我们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

    有关随机森林算法的知识就先讲到这里,如果你对此感兴趣,请关注IT培训网,更多的技术分享会及时更新,敬请期待!

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  • 随机森林的优缺点

    万次阅读 2019-09-05 16:38:30
    随机森林是一个用随机方式建立的,包含多个决策树的分类器。其输出的类别是由各个树输出的类别的众数而定。 随机性主要体现在两个方面: (1)训练每棵树时,从全部训练样本(样本数为N)中选取一个可能有重复的...

    随机森林是一个用随机方式建立的,包含多个决策树的分类器。其输出的类别是由各个树输出的类别的众数而定。

    随机性主要体现在两个方面:

    1. (1)训练每棵树时,从全部训练样本(样本数为N)中选取一个可能有重复的大小同样为N的数据集进行训练(即bootstrap取样);
    2. (2)在每个节点,随机选取所有特征的一个子集,用来计算最佳分割方式。
       

    优点

    • 1、 在当前的很多数据集上,相对其他算法有着很大的优势,表现良好
    • 2、它能够处理很高维度(feature很多)的数据,并且不用做特征选择(因为特征子集是随机选择的)
    • 3、在训练完后,它能够给出哪些feature比较重要http://blog.csdn.net/qq_39303465/article/details/79232093
    • 4、在创建随机森林的时候,对generlization error使用的是无偏估计,模型泛化能力强
    • 5、训练速度快,容易做成并行化方法(训练时树与树之间是相互独立的)
    • 6、 在训练过程中,能够检测到feature间的互相影响
    • 7、 实现比较简单
    • 8、 对于不平衡的数据集来说,它可以平衡误差。
    • 9、如果有很大一部分的特征遗失,仍可以维持准确度。
    1. 表现性能好,与其他算法相比有着很大优势。
    2. 随机森林能处理很高维度的数据(也就是很多特征的数据),并且不用做特征选择。
    3. 在训练完之后,随机森林能给出哪些特征比较重要。
    4. 训练速度快,容易做成并行化方法(训练时,树与树之间是相互独立的)。
    5. 在训练过程中,能够检测到feature之间的影响。
    6. 对于不平衡数据集来说,随机森林可以平衡误差。当存在分类不平衡的情况时,随机森林能提供平衡数据集误差的有效方法。
    7. 如果有很大一部分的特征遗失,用RF算法仍然可以维持准确度。
    8. 随机森林算法有很强的抗干扰能力(具体体现在6,7点)。所以当数据存在大量的数据缺失,用RF也是不错的。
    9. 随机森林抗过拟合能力比较强(虽然理论上说随机森林不会产生过拟合现象,但是在现实中噪声是不能忽略的,增加树虽然能够减小过拟合,但没有办法完全消除过拟合,无论怎么增加树都不行,再说树的数目也不可能无限增加的。)
    10. 随机森林能够解决分类与回归两种类型的问题,并在这两方面都有相当好的估计表现。(虽然RF能做回归问题,但通常都用RF来解决分类问题)。
    11. 在创建随机森林时候,对generlization error(泛化误差)使用的是无偏估计模型,泛化能力强。
       

    缺点:

    1. 随机森林在解决回归问题时,并没有像它在分类中表现的那么好,这是因为它并不能给出一个连续的输出。当进行回归时,随机森林不能够做出超越训练集数据范围的预测,这可能导致在某些特定噪声的数据进行建模时出现过度拟合。(PS:随机森林已经被证明在某些噪音较大的分类或者回归问题上回过拟合)。
    2. 对于许多统计建模者来说,随机森林给人的感觉就像一个黑盒子,你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尝试。
    3. 可能有很多相似的决策树,掩盖了真实的结果。
    4. 对于小数据或者低维数据(特征较少的数据),可能不能产生很好的分类。(处理高维数据,处理特征遗失数据,处理不平衡数据是随机森林的长处)。
    5. 执行数据虽然比boosting等快(随机森林属于bagging),但比单只决策树慢多了。
       
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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、...

    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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    随机森林的随机性体现和优缺点

    1.随机性主要体现在两个方面:

    • 训练每棵树时,从全部训练样本(样本数为N)中选取一个可能有重复的大小同样为N的数据集进行训练(即bootstrap取样)
    • 在每个节点,随机选取所有特征的一个子集,用来计算最佳分割方式。

    2.优点

    • 在当前的很多数据集上,相对其他算法有着很大的优势,表现良好

    • 它能够处理很高维度(feature很多)的数据,并且不用做特征选择

        PS:特征子集是随机选择的
      
    • 在训练完后,它能够给出哪些feature比较重要

    • 在创建随机森林的时候,对generlization error使用的是无偏估计,模型泛化能力强

    • 训练速度快,容易做成并行化方法

       PS:训练时树与树之间是相互独立的
      
    • 在训练过程中,能够检测到feature间的互相影响

    • 实现比较简单

    • 对于不平衡的数据集来说,它可以平衡误差。

    • 如果有很大一部分的特征遗失,仍可以维持准确度。

    3.缺点:

    • 随机森林已经被证明在某些噪音较大的分类或回归问题上会过拟

    • 对于有不同取值的属性的数据,取值划分较多的属性会对随机森林产生更大的影响,所以随机森林在这种数据上产出的属性权值是不可信的。

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