【机器学习】随机森林

🍨 本文为🔗365天深度学习训练营中的学习记录博客

🍖 原作者：K同学啊

一、随机森林定义

随机森林（Random Forest, RF）是一种由决策树构成的集成算法，采用的是 Bagging 方法，他在很多情况下都能有不错的表现。如下表。

二、数据读取

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import pandas as pd
import numpy as np
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.preprocessing import LabelEncoder
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.metrics import classification_report

data = pd.read_csv('D:/Personal Data/Learning Data/DL Learning Data/weather_classification_data.csv')
data

三、数据检查与预处理

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# 查看数据信息
data.info()

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# 查看分类特征的唯一值
characteristic = ['Cloud Cover','Season','Location','Weather Type']
for i in characteristic:
    print(f'{i}:')
    print(data[i].unique())
    print('-'*50)

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feature_map = {
    'Temperature': '温度',
    'Humidity': '湿度百分比',
    'Wind Speed': '风速',
    'Precipitation (%)': '降水量百分比',
    'Atmospheric Pressure': '大气压力',
    'UV Index': '紫外线指数',
    'Visibility (km)': '能见度'
}
plt.figure(figsize=(15, 10))

for i, (col, col_name) in enumerate(feature_map.items(), 1):
    plt.subplot(2, 4, i)
    sns.boxplot(y=data[col])
    plt.title(f'{col_name}的箱线图', fontsize=14)
    plt.ylabel('数值', fontsize=12)
    plt.grid(axis='y', linestyle='--', alpha=0.7)

plt.tight_layout()
plt.show()

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print(f"温度超过60°C的数据量：{data[data['Temperature'] > 60].shape[0]}，占比{round(data[data['Temperature'] > 60].shape[0] / data.shape[0] * 100,2)}%。")
print(f"湿度百分比超过100%的数据量：{data[data['Humidity'] > 100].shape[0]}，占比{round(data[data['Humidity'] > 100].shape[0] / data.shape[0] * 100,2)}%。")
print(f"降雨量百分比超过100%的数据量：{data[data['Precipitation (%)'] > 100].shape[0]}，占比{round(data[data['Precipitation (%)'] > 100].shape[0] / data.shape[0] * 100,2)}%。")

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print("删前的数据shape：", data.shape)
data = data[(data['Temperature'] <= 60) & (data['Humidity'] <= 100) & (data['Precipitation (%)'] <= 100)]
print("删后的数据shape：", data.shape)

删前的数据shape： (13200, 11)

删后的数据shape： (12360, 11)

四、数据分析

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data.describe(include='all')

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plt.figure(figsize=(20, 15))
plt.subplot(3, 4, 1)
sns.histplot(data['Temperature'], kde=True,bins=20)
plt.title('温度分布')
plt.xlabel('温度')
plt.ylabel('频数')

plt.subplot(3, 4, 2)
sns.boxplot(y=data['Humidity'])
plt.title('湿度百分比箱线图')
plt.ylabel('湿度百分比')

plt.subplot(3, 4, 3)
sns.histplot(data['Wind Speed'], kde=True,bins=20)
plt.title('风速分布')
plt.xlabel('风速（km/h）')
plt.ylabel('频数')

plt.subplot(3, 4, 4)
sns.boxplot(y=data['Precipitation (%)'])
plt.title('降雨量百分比箱线图')
plt.ylabel('降雨量百分比')

plt.subplot(3, 4, 5)
sns.countplot(x='Cloud Cover', data=data)
plt.title('云量 (描述)分布')
plt.xlabel('云量 (描述)')
plt.ylabel('频数')

plt.subplot(3, 4, 6)
sns.histplot(data['Atmospheric Pressure'], kde=True,bins=10)
plt.title('大气压分布')
plt.xlabel('气压 (hPa)')
plt.ylabel('频数')

plt.subplot(3, 4, 7)
sns.histplot(data['UV Index'], kde=True,bins=14)
plt.title('紫外线等级分布')
plt.xlabel('紫外线指数')
plt.ylabel('频数')

plt.subplot(3, 4, 8)
Season_counts = data['Season'].value_counts()
plt.pie(Season_counts, labels=Season_counts.index, autopct='%1.1f%%', startangle=140)
plt.title('季节分布')

plt.subplot(3, 4, 9)
sns.histplot(data['Visibility (km)'], kde=True,bins=10)
plt.title('能见度分布')
plt.xlabel('能见度（Km）')
plt.ylabel('频数')

plt.subplot(3, 4, 10)
sns.countplot(x='Location', data=data)
plt.title('地点分布')
plt.xlabel('地点')
plt.ylabel('频数')

plt.subplot(3, 4, (11,12))
sns.countplot(x='Weather Type', data=data)
plt.title('天气类型分布')
plt.xlabel('天气类型')
plt.ylabel('频数')

plt.tight_layout()
plt.show()

五、随机森林

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new_data = data.copy()
label_encoders = {}
categorical_features = ['Cloud Cover', 'Season', 'Location', 'Weather Type']
for feature in categorical_features:
    le = LabelEncoder()
    new_data[feature] = le.fit_transform(data[feature])
    label_encoders[feature] = le

for feature in categorical_features:
    print(f"'{feature}'特征的对应关系：")
    for index, class_ in enumerate(label_encoders[feature].classes_):
        print(f"  {index}: {class_}")

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# 构建x，y
x = new_data.drop(['Weather Type'],axis=1)
y = new_data['Weather Type']

# 划分数据集
x_train,x_test,y_train,y_test = train_test_split(x,y,
                                                 test_size=0.3,
                                                 random_state=15) 

# 构建随机森林模型
rf_clf = RandomForestClassifier(random_state=15)
rf_clf.fit(x_train, y_train)

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# 使用随机森林进行预测
y_pred_rf = rf_clf.predict(x_test)
class_report_rf = classification_report(y_test, y_pred_rf)
print(class_report_rf)

六、结果分析

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feature_importances = rf_clf.feature_importances_
features_rf = pd.DataFrame({'特征': x.columns, '重要度': feature_importances})
features_rf.sort_values(by='重要度', ascending=False, inplace=True)
plt.figure(figsize=(10, 8))
sns.barplot(x='重要度', y='特征', data=features_rf)
plt.xlabel('重要度')
plt.ylabel('特征')
plt.title('随机森林特征图')
plt.show()

随机森林模型的预测准确率很高，并且通过特征度分析，发现影响模型的主要因素有：温度、湿度、紫外线指数、能见度、大气压力。

七、总结

数据预处理对于任何模型而言都是至关重要的。其中包含了对空值的处理、去重、去除噪声数据等。