1、 什么是集成学习方法
集成学习通过建立几个模型组合的来解决单一预测问题。它的工作原理是生成多个分类器/模型 ，各自独立地学习和作出预测。这些预测最后结合成组合预测，因此优于任何一个单分类的做出预测。
2、 什么是随机森林
在机器学习中，随机森林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。
例如, 如果你训练了5个树, 其中有4个树的结果是True, 1个数的结果是False, 那么最终投票结果就是True
3、 随机森林原理过程
学习算法根据下列算法而建造每棵树：
- 用N来表示训练用例（样本）的个数，M表示特征数目。
- 1、一次随机选出一个样本，重复N次， （有可能出现重复的样本）
- 2、随机去选出m个特征, m <<M，建立决策树
- 采取bootstrap抽样
可以按下面例子理解：
随机：随机生成的训练集和特征值
- 两个随机
- 训练集随机 - N个样本中随机有放回 的抽样N个
- bootstrap 随机有放回抽样
[1, 2, 3, 4, 5]
新的树的训练集
[2, 2, 3, 1, 5]
- bootstrap 随机有放回抽样
- 特征随机 - 从M个特征中随机抽取m个特征
- M >> m
- 降维
- 训练集随机 - N个样本中随机有放回 的抽样N个
3.1、 为什么采用BootStrap抽样
- 为什么要随机抽样训练集？
- 如果不进行随机抽样，每棵树的训练集都一样，那么最终训练出的树分类结果也是完全一样的
- 为什么要有放回地抽样？
- 如果不是有放回的抽样，那么每棵树的训练样本都是不同的，都是没有交集的，这样每棵树都是"有偏的"，都是绝对"片面的"（当然这样说可能不对），也就是说每棵树训练出来都是有很大的差异的；而随机森林最后分类取决于多棵树（弱分类器）的投票表决。
3.2 、API
-
class sklearn.ensemble.RandomForestClassifier(n_estimators=10, criterion='gini', max_depth=None, bootstrap=True, random_state=None, min_samples_split=2)
-
随机森林分类器
-
n_estimators：integer，optional（default = 10）森林里的树木数量120,200,300,500,800,1200
- criteria：string，可选（default ="gini"）分割特征的测量方法
- max_depth：integer或None，可选（默认=无）树的最大深度 5,8,15,25,30
- max_features="auto",每个决策树的最大特征数量
- If "auto", then max_features=sqrt(n_features).
- If "sqrt", then max_features=sqrt(n_features) (same as "auto").
- If "log2", then max_features=log2(n_features).
- If None, then max_features=n_features.
- bootstrap：boolean，optional（default = True）是否在构建树时使用放回抽样
- min_samples_split:节点划分最少样本数
- min_samples_leaf:叶子节点的最小样本数
-
超参数：n_estimator, max_depth, min_samples_split,min_samples_leaf
3.3 代码
随机森林去进行预测
python
# 随机森林去进行预测
rf = RandomForestClassifier()
param = {"n_estimators": [120,200,300,500,800,1200], "max_depth": [5, 8, 15, 25, 30]}
# 超参数调优
gc = GridSearchCV(rf, param_grid=param, cv=2)
gc.fit(x_train, y_train)
print("随机森林预测的准确率为：", gc.score(x_test, y_test))4、总结
- 在当前所有算法中，具有极好的准确率
- 能够有效地运行在大数据集上，处理具有高维特征的输入样本，而且不需要降维
- 能够评估各个特征在分类问题上的重要性