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  • 提出了一种基于随机森林的封装式特征选择算法RFFS,以随机森林算法为基本工具,以分类精度作为准则函数,采用序列后向选择和广义序列后向选择方法进行特征选择。在 UCI数据集上的对比实验结果表明,RFFS算法在分类...
  • 随机森林特征选择

    2021-04-22 19:34:15
    摘要:现如今,数据规模快速增长,使得如何从繁杂无序的...利用机器学习中的虑噪,特征选择等技术,可以有效的从大量繁杂数据中获取有价值的信息,这可以为后续分析研究打下坚实的基础. 随机森林是一种优秀的机器学习方...

    摘要:

    现如今,数据规模快速增长,使得如何从繁杂无序的数据中提取有用信息,成为摆在大家面前的一个课题.数据挖掘技术应运而生,凭借其优越性能已经被广泛的应用于复杂数据的分析.同时,机器学习技术日趋成熟和完善,越来越多的机器学习方法被应用到数据挖掘问题中.利用机器学习中的虑噪,特征选择等技术,可以有效的从大量繁杂数据中获取有价值的信息,这可以为后续分析研究打下坚实的基础. 随机森林是一种优秀的机器学习方法,已经被成功的应用于许多领域.随机森林不仅可以解决分类问题和回归问题,在特征选择领域已经引起越来越多的关注.本文基于随机森林模型,针对其在代谢组学数据分析中的应用,进行了大量的研究.为了克服噪音数据对随机森林分类正确率的干扰,通过借助人工对照变量虑噪的方法,可以提高分类正确率.随机森林是通过对特征进行重要性度量的方式实现特征选择的,然而,简单的一次评分是不够的,因为有很大的随机成分,结合处理对象所属领域自身的特点,本文给出了一种有限制的迭代评价的随机森林特征选择方法.另外,特征选择结果的优劣,在很大程度上依赖于处理策略的设计,这不仅包含了处理流程策略的设计,还包括了模型构建策略的设计.最后,为了充分利用多种机器学习方法各自的优点,尽可能全面的理解处理对象,本文还提出了一种新的集成数据处理策略,把随机森林,支持向量机和遗传算法集成到一起. 本文以随机森林为研究焦点,把其应用于代谢组学数据处理.代谢组学是生物信息学四大组学之一,代谢组学技术可以肯定身体已经发生的变化,这对疾病的诊断以及治疗有极其重要的意义.用人工对照变量辅助删除噪音时,构建的随机森林分类模型正确率由90.7%提高到94.4%;用迭代的随机森林特征度量方式特征选择时,五组正确率均很高,提取出18个可定性的重要特征;用多种方法集成处理数据时,模型的分类正确率均为100%,同时提取出31个重要特征.

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  • 本代码含随机森林的分类、回归代码,代码功能相当全面,性能良好,能够支撑项目开发和科研需要。---------
  • 使用随机森林特征选择

    千次阅读 2021-04-22 19:33:18
    目录一、介绍随机森林模型不仅在预测问题上有着广泛的应用,在特征选择中也有一定的应用,这是因为,随机森林模型在拟合数据后,会对数据属性列,有一个变量重要性的度量,在sklearn中即为随机森林模型的 feature_...

    目录

    一、介绍

    随机森林模型不仅在预测问题上有着广泛的应用,在特征选择中也有一定的应用,这是因为,随机森林模型在拟合数据后,会对数据属性列,有一个变量重要性的度量,在sklearn中即为随机森林模型的 feature_importances_参数,这个参数将返回一个numpy数组对象,数组里的元素对应为随机森林模型在拟合后认为的所给训练属性列的重要程度,是数值类型数据,数组中元素之和为1。变量重要性度量数组中,数值越大的属性列对于预测的准确性更加重要。

    二、实验

    2.1 实验数据

    这里选用kaggle上的入门比赛,Housing Prices Competition for Kaggle Learn Users的数据集作为实验对象,这是一个预测房价的回归问题,数据集如下:

    c44958b575afd60e3e7800a8d57c8516.png

    这个数据有81个属性列,1460条数据。

    2.2 特征选择

    载入数据

    #getData函数为自定义的函数,其实就是调用了pandas的read_csv函数

    train, test = getData('./data/train.csv', './data/test.csv')

    1. 使用皮尔逊相关系数选择特征

    #根据皮尔逊相关系数选择与要预测的属性列SalePrice相关性最高的10个属性

    #[:11],选出11个是因为SalePrice自己与自己的相关性最高,所以要将它去除故选择排序后的前11个属性,再去除SalePrice

    features = train.corr()['SalePrice'].abs().sort_values(ascending=False)[:11]

    features.drop('SalePrice', axis=0, inplace=True)

    features = features.index

    结果如下

    482f5ab02947c2c6594fd382175ca9c7.png

    2. 使用随机森林模型选择特征

    #先用皮尔逊系数粗略的选择出相关性系数的绝对值大于0.3的属性列,这样不需要训练过多不重要的属性列

    #可以这么做而且不会破坏实验的控制变量原则,因为根据皮尔逊相关系数选择出的重要性排名前10的属性列

    #它们与要预测的属性列的皮尔逊相关系数均大于0.3,可以当成步骤1中也进行了同样的取相关系数为0.3的操作

    features = train.corr().columns[train.corr()['SalePrice'].abs()> .3]

    features = features.drop('SalePrice')

    #使用随机森林模型进行拟合的过程

    X_train = train[features]

    y_train = train['SalePrice']

    feat_labels = X_train.columns

    rf = RandomForestRegressor(n_estimators=100,max_depth=None)

    rf_pipe = Pipeline([('imputer', SimpleImputer(strategy='median')), ('standardize', StandardScaler()), ('rf', rf)])

    rf_pipe.fit(X_train, y_train)

    #根据随机森林模型的拟合结果选择特征

    rf = rf_pipe.__getitem__('rf')

    importance = rf.feature_importances_

    #np.argsort()返回待排序集合从下到大的索引值,[::-1]实现倒序,即最终imp_result内保存的是从大到小的索引值

    imp_result = np.argsort(importance)[::-1][:10]

    #按重要性从高到低输出属性列名和其重要性

    for i in range(len(imp_result)):

    print("%2d. %-*s %f" % (i + 1, 30, feat_labels[imp_result[i]], importance[imp_result[i]]))

    #对属性列,按属性重要性从高到低进行排序

    feat_labels = [feat_labels[i] for i in imp_result]

    #绘制特征重要性图像

    plt.title('Feature Importance')

    plt.bar(range(len(imp_result)), importance[imp_result], color='lightblue', align='center')

    plt.xticks(range(len(imp_result)), feat_labels, rotation=90)

    plt.xlim([-1, len(imp_result)])

    plt.tight_layout()

    plt.show()

    结果如下图:

    3354ac0d0875f473ecdc0412b64d25b0.png

    69d766131e332f366cbeda44735c489a.png

    可以看出,步骤2与步骤1中选择出来的属性列差别不大,不过步骤2表明随机森林模型在拟合后觉得OverallQual属性列的重要性很高。

    3. 使用同一个模型进行对比训练

    经实验,对于随机森林模型RandomForestRegressor(n_estimators=100,max_depth=None)而言,使用步骤1中的通过皮尔逊相关系数获得的属性列进行训练,得分为0.9778667641397033;而使用随机森林选择的特征进行训练,得分为0.9800629050754925。可以看出使用随机森林做特征选择,在这个数据集上对于提高模型的能力还是有一定的作用的。

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  • 随机森林顾名思义,是用随机的方式建立一个森林,森林里面有很多的决策树组成,随机森林的每一棵决策树之间是没有关联的。在得到森林之后,当有一个新的输入样本进入的时候,就让森林中的每一棵决策树分别进行一下...
  • 根据随机森林的原理实现的matlab代码,里面有非常详细的注释,几乎每行都有,针对分类问题,可以运行,可以根据需要,修改到自己的算法中。
  • 此文件为随机森林Matlab实现代码,可用于了解随机森林的实现过程,运行结果等等。
  • 随机森林代码-matlab

    2018-12-22 09:31:57
    随机森林代码-matlab,亲测有效,这是今年的内部包含一份英文文档解说
  • matlab实现随机森林

    千次阅读 2021-04-25 12:13:38
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  • matlab软件随机森林法回归模型代码,可直接matlab打开运行!精简版,包括数据导入、模型建立、误差计算、保存模型,绘制对比图的多个功能!
  • 随机森林MATLAB实现

    2018-03-05 21:12:41
    里面包含随机森林matlab实现代码,并且有简单的训练数据集和测试数据集
  • 基于随机森林特征选择算法基于随机森林特征选择算法姚登举1,2,杨静1,詹晓娟3(1.哈尔滨工程大学计算机科学与技术学院,哈尔滨150001;2.哈尔滨理工大学软件学院,哈尔滨150040;3....

    基于随机森林的特征选择算法

    基于随机森林的特征选择算法姚登举1,2,杨静1,詹晓娟3(1.哈尔滨工程大学计算机科学与技术学院,哈尔滨150001;2.哈尔滨理工大学软件学院,哈尔滨150040;3.黑龙江工程学院计算机科学与技术学院,哈尔滨150050)摘要:提出了一种基于随机森林的封装式特征选择算法RFFS,以随机森林算法为基本工具,以分类精度作为准则函数,采用序列后向选择和广义序列后向选择方法进行特征选择。在 UCI数据集上的对比实验结果表明,RFFS算法在分类性能和特征子集选择两方面具有较好的性能。关键词:人工智能;随机森林;特征选择;封装式中图分类号:TP18文献标志码:A文章编号:1671-5497(2014)01-0137-05DOI:10.13229/j.cnki.jdxbgxb201401024FeatureselectionalgorithmbasedonrandomforestYAODeng-ju1,2,YANGJing1,ZHANXiao-juan3(1.CollegeofComputerScienceandTechnology,HarbinEngineeringUniversity,Harbin150001,China;2.SchoolofSoftware,HarbinUniversityofScienceandTechnology,Harbin150040,China;3.CollegeofComputerScienceandTechnology,HeilongjiangInstituteofTechnology,Harbin150050,China)Abstract:Afeatureselectionalgorithmbasedonrandomforest(RFFS)isproposed.Thisalgorithmadoptsrandomforestalgorithmasthebasictool,theclassificationaccuracyasthecriterionfunction.Thesequentialbackwardselectionandgeneralizedsequentialbackwardselectionmethodsareemployedforfeatureselection.TheexperimentalresultsonUCIdatasetsshowthattheRFFSalgorithmhasbetterperformanceinclassificationaccuracyandfeatureselectionsubsetthantheothermethodsinliteratures.Keywords:artificialintelligence;randomforest;featureselection;wrapper0引言图像处理、信息检索以及生物信息学等技术的发展,产生了以超大规模特征为特点的高维数据集。如何有效地从高维数据中提取或选择出有用的特征信息或规律,并将其分类识别已成为当今信息科学与技术所面临的基本问题[1]。特征选择是指从原始特征集中选择使某种评估标准最优的特征子集,以使在该最优特征子集上所构建的分类或回归模型达到与特征选择前近似甚至更好收稿日期:2012-08-21.基金项目:国家自然科学基金项目61073041);黑龙江省自然科学基金项目(F200901,F201313);哈尔滨 市科技创新人才研究专项项目(2011RFXXG015,2010RFXXG002,2013RFQXJ114);高等学校博士学科点专项科研基金项目(20112304110011).作者简介:姚登举(1980-),男,博士研究生,讲师.研究方向:人工智能,数据挖掘,模式识别. E-mail:ydkvictory@163.com·138·吉林大学学报(工学版)第44卷的预测精度。Davies证明寻找满足要求的最小特征子集是NP完全问题[2]。在实际应用中,通 常是通过采用启发式搜索算法,在运算效率和特征子集质量间找到一个好的平衡点,即近似最优解。随机森林(Randomforest,RF)[3]是一种集成机器学习方法,它利用随机重采样技术bootstrap和节点随机分裂技术构建多棵决策树, 通过投票得到最终分类结果。RF具有分析复杂相互作用分类特征的能力,对于噪声数据和存在缺失值的数据具有很好的鲁棒性,并且具有较快的学习速度,其变量重要性度量可以作为高维数据的特征选择工具,近年来已经被广泛应用于各种分类、预测、特征选择以及异常点检测问题中[4-7]。特征选择算法根据所采用的特征评价策略可器,如果把决策树看成分类任务中的一个专家,随 机森林就是许多专家在一起对某种任务进行分类。生成随机

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  • 随机森林回归matlab代码,可用于回归和分类,简单易用
  • 随机森林MATLAB代码

    2017-11-22 08:44:04
    随机森林分类方法的matlab代码实现,包括分类、重要度打分和回归。
  • matlab软件随机森林法分类模型代码,可直接matlab打开运行!精简版,包括数据导入、模型建立、误差计算、绘制对比图、保存模型等多个功能!
  • 随机森林的分类中matlab代码,直接可以用,很方便,该算法可以用来机器学习分类研究。
  • 随机森林图像matlab代码随机决策森林 我们将RF应用于Caltech101数据集的子集以进行图像分类。 使用提供的Caltech101数据集。 我们使用10个班级,每个班级使用15张图像进行训练,并使用每班其他15张图像进行测试。 给...
  • 随机森林matlab代码

    2018-04-10 14:39:08
    随机森林matlab代码,决策树类型算法的常用算法之一。
  • matlab实现的随机森林算法,利用分类器可做回归或预测
  • 输入特征向量训练随机森林分类模型,并计算分类结果的Kappa系数,混淆矩阵,准确性,特异性和敏感性。
  • 随机森林MATLAB

    2018-03-06 20:46:48
    随机森林MATLAB包,大家可以交流学习,大家一起进步哈
  • 采用随机森林做为分类器 方法简单 可移植性强 可用于信号分类 图像分类 语音分类等多个分类领域 里面有例子方便看懂代码 亲测有效
  • 特征选择 | MATLAB实现RF(随机森林)变量重要度分析 目录特征选择 | MATLAB实现RF(随机森林)变量重要度分析基本介绍理论回顾多元回归模型随机森林模型数据下载程序设计参考资料致谢 基本介绍 本文分析自变量因素对因...
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  • 随机森林&特征选择

    万次阅读 2017-03-04 15:47:39
    1、Forest-RI: 在节点分裂时,随机的选择F个特征作为候选分裂特征,然后从这随机选择的F特征中挑选出最佳分裂特征。以此种方式生成决策树,进而得到随机森林。可见F值对模型的性能是有影响的。[1]通过实验讨论了F值...

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