概述
随机森林(Random Forest)是一种集成学习(Ensemble Learning)方法,通过构建多个决策树并汇总其预测结果来完成分类或回归任务。每棵决策树的构建过程中都引入了随机性,包括数据采样和特征选择的随机性。
随机森林的基本原理可以概括如下:
- 随机抽样训练集:随机森林通过有放回抽样(Bootstrap抽样)从训练集中抽取多个样本集,每个样本集可以重复出现或不出现某些样本。
- 随机选择特征:对于每个决策树的节点,在选择最优分割特征时,只考虑特征集的一个随机子集,而不是所有特征。
- 构建决策树:基于随机抽样的样本集和随机选择的特征集,构建决策树。
- 集成预测:对于分类任务,随机森林通过投票(多数表决)决定样本的类别。对于回归任务,它们采用平均值或中位数来预测目标变量。
优点:
- 高准确性:随机森林通常具有很高的准确性,适用于多种类型的数据和任务。
- 鲁棒性:能够处理缺失值和异常值,对于不平衡数据也能保持平衡。
- 抗过拟合:通过随机抽样和特征选择的随机性,随机森林可以降低过拟合风险。
- 适用于大规模数据:可以处理大规模数据集,且具有较快的训练速度。
缺点:
- 模型解释性较差:随机森林是黑盒模型,难以提供直观的模型解释和可视化。
- 计算资源消耗较大:相比单棵决策树,随机森林需要更多的计算资源和内存空间。
- 模型参数较多:需要调整的参数较多,调参相对复杂。
- 可能过度生长:随机森林中的决策树可能会过度生长,导致模型复杂度过高。
Alink库中的实现
构建随机森林(Random Forest)算法时,有一些重要的要点和步骤,这些要点涉及数据准备、模型构建、调参等方面。下面是构建随机森林算法的关键要点:
- 数据准备 :
- 数据清洗和预处理:处理缺失值、异常值等数据质量问题,进行数据标准化、归一化等预处理步骤。
- 特征工程:选择合适的特征、进行特征选择、转换和生成新特征。
- 随机森林模型构建 :
- 决定树基学习器:随机森林由多个决策树组成。选择基学习器的类型,一般是决策树,可以是CART树等。
- 样本采样:随机选择样本进行构建每棵树,采用Bootstrap抽样方法(有放回抽样),保证每棵树的训练集不同。
- 特征选择:每个决策树只考虑特征的随机子集,避免每棵树过分依赖某些特征。
- 模型训练 :
- 模型参数设置:设置随机森林的参数,如树的数量、每棵树的最大深度、节点划分准则等。
- 并行构建:由于每棵树可以独立构建,可以并行训练多棵树,提高效率。
- 模型调参 :
- 超参数调优:使用交叉验证等方法对随机森林的超参数进行调优,如树的数量、最大深度、最小叶子节点样本数等。
- 特征选择参数调优:调整特征选择的参数,如随机选择特征的个数等。
- 模型评估和优化 :
- 模型评估:使用合适的评估指标(如准确率、召回率、F1分数等)对模型性能进行评估。
- 模型优化:根据评估结果,对模型进行优化,可能需要调整模型结构、数据处理方法等。
- 模型应用和部署 :
- 模型应用:使用训练好的随机森林模型对新数据进行预测。
- 模型部署:将训练好的模型集成到实际应用中,提供预测服务。
分类
Alink库中RandomForestClassifier
随机森林组件支持分类的应用场景。该算子函数的说明可参考。
实现代码:
java
/**
* 随机森林算法
* 构建随机森林模型,参数设置如下:
* 1. 设置树的棵数(森林就是由树组成,因此需要设置树的棵数)
* 2. 设置最大深度
* 3. 设置分箱最大值(分箱binning,就是将连续特征数据离散化/分段,变成离散值;是一种常用的数据预处理方式)
* */
static void c_7() throws Exception {
AkSourceBatchOp train_sample = new AkSourceBatchOp().setFilePath(DATA_DIR + TRAIN_SAMPLE_FILE);
AkSourceBatchOp test_data = new AkSourceBatchOp().setFilePath(DATA_DIR + TEST_FILE);
String[] featureColNames = ArrayUtils.removeElement(test_data.getColNames(), LABEL_COL_NAME);
new RandomForestClassifier()
.setNumTrees(20)
.setMaxDepth(4)
.setMaxBins(512)
.setFeatureCols(featureColNames)
.setLabelCol(LABEL_COL_NAME)
.setPredictionCol(PREDICTION_COL_NAME)
.setPredictionDetailCol(PRED_DETAIL_COL_NAME)
.fit(train_sample)
.transform(test_data)
.link(
new EvalBinaryClassBatchOp()
.setLabelCol(LABEL_COL_NAME)
.setPredictionDetailCol(PRED_DETAIL_COL_NAME)
.lazyPrintMetrics("RandomForest with Stratified Sample")
);
BatchOperator.execute();
}
回归
Alink库中RandomForestRegressor随机森林组件支持回归的应用场景。该算子函数的说明可参考。
实现代码:
java
/**
* 随机森林算法
* 构建随机森林模型,参数设置如下:
* 1. 从2-128,设置决策树的数量
* 2. 设置特征列
* 3. 设置标签列
*/
for (int numTrees : new int[] {2, 4, 8, 16, 32, 64, 128}) {
new RandomForestRegressor()
.setNumTrees(numTrees)
.setFeatureCols(FEATURE_COL_NAMES)
.setLabelCol(LABEL_COL_NAME)
.setPredictionCol(PREDICTION_COL_NAME)
.fit(train_data)
.transform(test_data)
.link(
new EvalRegressionBatchOp()
.setLabelCol(LABEL_COL_NAME)
.setPredictionCol(PREDICTION_COL_NAME)
.lazyPrintMetrics("RandomForestRegressor - " + numTrees)
);
BatchOperator.execute();
}