随机森林算法原理及实战代码解析

玖日大大2026-01-21 8:47

一、随机森林算法概述

随机森林（Random Forest）是由Leo Breiman于2001年提出的一种集成学习算法，其核心思想是"集成多个弱分类器/回归器，形成一个强分类器/回归器"。它以决策树为基学习器，通过 Bootstrap 抽样和特征随机选择两种随机性策略，降低单棵决策树的过拟合风险，同时提升模型的泛化能力和稳定性。

随机森林可同时适用于分类和回归任务，在工业界、数据挖掘等领域应用广泛，兼具易实现、鲁棒性强、无需复杂特征预处理等优点，是入门集成学习的核心算法之一。

二、随机森林核心原理

2.1 两大随机性策略

随机森林的"随机"主要体现在两个层面，这也是其优于单棵决策树和传统集成方法的关键：

  1. 样本随机（Bootstrap 抽样）：从原始训练集中，通过有放回抽样（Bootstrap）的方式，为每一棵基决策树生成独立的训练样本集。假设原始样本量为N，每次抽样均从N个样本中随机选择N个（允许重复），最终约有37%的样本不会出现在单棵树的训练集中，这部分样本被称为"袋外样本（OOB）"，可用于无额外验证集的模型评估。

  2. 特征随机：在每棵决策树的每个分裂节点处，不使用全部特征，而是从所有特征中随机选择K个特征（K通常取√总特征数，分类任务）或K=总特征数/3（回归任务），再从这K个特征中选择最优分裂特征构建决策树。此举可降低基决策树之间的相关性，避免单特征主导模型结果，进一步抑制过拟合。

2.2 模型构建与预测流程

构建流程

  1. 设定基决策树数量（n_estimators），初始化模型参数。

  2. 对每一棵决策树，通过Bootstrap抽样生成专属训练集。

  3. 对每棵树的每个分裂节点，随机选择K个特征，基于信息增益、信息增益比或Gini系数选择最优分裂特征，构建决策树（不进行剪枝，保留决策树的复杂度以保证多样性）。

  4. 重复步骤2-3，生成n_estimators棵独立的基决策树，组成随机森林。

预测流程

  • 分类任务：对新样本，每棵基决策树输出一个类别预测结果，通过"投票法"（少数服从多数）确定最终类别。

  • 回归任务：对新样本，每棵基决策树输出一个回归值，通过"平均值法"计算所有结果的均值作为最终预测值。

2.3 核心优势

  • 泛化能力强：通过双重随机性降低过拟合风险，对噪声数据和异常值具有较强鲁棒性。

  • 支持多任务：同时适配分类、回归任务，无需修改核心逻辑。

  • 可解释性较强：能输出特征重要性，辅助特征筛选和业务理解。

  • 训练高效：基决策树可并行训练，提升大规模数据下的训练速度。

三、Python实战代码解析

本文基于sklearn库实现随机森林分类和回归任务，使用经典数据集演示，步骤包括数据加载、预处理、模型训练、评估及特征重要性分析。

3.1 环境准备

需安装以下依赖库：

复制代码 
pip install numpy pandas scikit-learn matplotlib

3.2 随机森林分类实战（以鸢尾花数据集为例）

3.2.1 数据加载与预处理

鸢尾花数据集包含3类鸢尾花，共150个样本，每个样本有4个特征（花萼长度、花萼宽度、花瓣长度、花瓣宽度），目标是根据特征分类。

复制代码 
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.metrics import accuracy_score, classification_report, confusion_matrix

# 加载数据集
iris = load_iris()
X = iris.data  # 特征矩阵
y = iris.target  # 标签
feature_names = iris.feature_names  # 特征名称

# 划分训练集和测试集（7:3）
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(
    X, y, test_size=0.3, random_state=42, stratify=y  # stratify保证类别分布一致
)

3.2.2 模型训练与参数说明

sklearn的RandomForestClassifier核心参数：

  • n_estimators：基决策树数量，默认100，数量越多效果越稳定，但计算成本越高。

  • max_depth：每棵树的最大深度，默认None（不限制），可设置数值防止单棵树过深。

  • max_features：每个分裂节点随机选择的特征数，默认√总特征数（分类）。

  • random_state：随机种子，保证实验可复现。

  • oob_score：是否使用袋外样本评估模型，默认False。

    初始化随机森林分类器

    rf_clf = RandomForestClassifier(
    n_estimators=100, # 100棵决策树
    max_depth=5, # 每棵树最大深度5
    max_features="sqrt", # 特征随机选择策略
    oob_score=True, # 使用袋外样本评估
    random_state=42
    )

    训练模型

    rf_clf.fit(X_train, y_train)

    袋外样本准确率

    print(f"袋外样本准确率（OOB Score）：{rf_clf.oob_score_:.4f}")

3.2.3 模型评估

复制代码 
# 测试集预测
y_pred = rf_clf.predict(X_test)

# 计算准确率
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print(f"测试集准确率：{accuracy:.4f}")

# 输出分类报告（精确率、召回率、F1值）
print("\n分类报告：")
print(classification_report(y_test, y_pred, target_names=iris.target_names))

# 混淆矩阵
cm = confusion_matrix(y_test, y_pred)
print("\n混淆矩阵：")
print(cm)

运行结果说明：鸢尾花数据集较简单，随机森林分类准确率通常可达95%以上，OOB分数与测试集分数接近，说明模型无明显过拟合。

3.2.4 特征重要性分析

随机森林可通过feature_importances_属性输出每个特征对模型的贡献度，辅助特征筛选。

复制代码 
# 计算特征重要性
feature_importance = rf_clf.feature_importances_
importance_df = pd.DataFrame({
    "特征名称": feature_names,
    "重要性": feature_importance
}).sort_values(by="重要性", ascending=False)

print("\n特征重要性排序：")
print(importance_df)

# 可视化特征重要性
plt.figure(figsize=(10, 6))
plt.barh(importance_df["特征名称"], importance_df["重要性"], color="skyblue")
plt.xlabel("重要性")
plt.ylabel("特征名称")
plt.title("随机森林分类特征重要性")
plt.gca().invert_yaxis()  # 倒序显示
plt.show()

结果分析：鸢尾花数据集中，花瓣长度和花瓣宽度的重要性通常远高于花萼特征，与业务逻辑一致（花瓣特征更能区分鸢尾花品种）。

3.3 随机森林回归实战（以波士顿房价数据集为例）

波士顿房价数据集用于预测房价（连续值），共506个样本，13个特征，使用RandomForestRegressor实现回归任务。

复制代码 
from sklearn.datasets import load_boston
from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor
from sklearn.metrics import mean_squared_error, r2_score

# 加载数据集（sklearn 1.2.0后需通过fetch_openml获取，此处兼容旧版本）
try:
    boston = load_boston()
except ImportError:
    from sklearn.datasets import fetch_openml
    boston = fetch_openml(name="boston", version=1, as_frame=True)
    X = boston.data.values
    y = boston.target.values
else:
    X = boston.data
    y = boston.target
    feature_names = boston.feature_names

# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(
    X, y, test_size=0.3, random_state=42
)

# 初始化随机森林回归器
rf_reg = RandomForestRegressor(
    n_estimators=100,
    max_depth=8,
    max_features="sqrt",
    oob_score=True,
    random_state=42
)

# 训练模型
rf_reg.fit(X_train, y_train)

# 预测与评估
y_pred = rf_reg.predict(X_test)
mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)
rmse = np.sqrt(mse)
r2 = r2_score(y_test, y_pred)

print(f"袋外样本R²分数：{rf_reg.oob_score_:.4f}")
print(f"测试集MSE：{mse:.4f}")
print(f"测试集RMSE：{rmse:.4f}")
print(f"测试集R²分数：{r2:.4f}")

# 特征重要性可视化
feature_importance = rf_reg.feature_importances_
importance_df = pd.DataFrame({
    "特征名称": feature_names,
    "重要性": feature_importance
}).sort_values(by="重要性", ascending=False)

plt.figure(figsize=(10, 6))
plt.barh(importance_df["特征名称"], importance_df["重要性"], color="lightcoral")
plt.xlabel("重要性")
plt.ylabel("特征名称")
plt.title("随机森林回归特征重要性")
plt.gca().invert_yaxis()
plt.show()

结果说明：R²分数越接近1表示回归效果越好，随机森林在波士顿房价预测中通常可达到R²>0.85，特征重要性显示RM（犯罪率）、LSTAT（低收入人口比例）等是影响房价的核心因素。

四、模型调优建议

随机森林的性能受参数影响较大，常用调优方向如下：

  1. n_estimators：从100开始逐步增加，当模型性能趋于稳定时停止（避免过度增加计算成本）。

  2. max_depth：针对过拟合场景，可适当减小max_depth（如3-10），无过拟合时可保留默认None。

  3. max_features：分类任务可尝试√总特征数、log2(总特征数)；回归任务尝试总特征数/3、√总特征数。

  4. min_samples_split：每个分裂节点所需的最小样本数，默认2，增大该值可抑制过拟合。

  5. 使用网格搜索调优：通过sklearn的GridSearchCV自动搜索最优参数组合，示例如下：

    from sklearn.model_selection import GridSearchCV

    定义参数网格

    param_grid = {
    "n_estimators": [100, 200, 300],
    "max_depth": [3, 5, 8, None],
    "max_features": ["sqrt", "log2"]
    }

    网格搜索

    grid_search = GridSearchCV(
    estimator=RandomForestClassifier(random_state=42),
    param_grid=param_grid,
    cv=5, # 5折交叉验证
    scoring="accuracy", # 分类任务评估指标
    n_jobs=-1 # 并行计算
    )

    grid_search.fit(X_train, y_train)
    print("最优参数组合：", grid_search.best_params_)
    print("最优交叉验证准确率：", grid_search.best_score_)

五、总结

随机森林通过"多树集成+双重随机"策略，兼顾了模型性能、鲁棒性和可解释性，是解决分类、回归问题的"万能工具"之一。其核心优势在于无需复杂的数据预处理（如标准化、缺失值填充可通过决策树自身特性适配），训练高效且易落地。

在实际应用中，需根据数据规模调整n_estimators、max_depth等参数，通过特征重要性辅助业务理解，同时结合交叉验证和网格搜索优化模型性能。需要注意的是，随机森林在高维稀疏数据（如文本）上的表现可能不如SVM、神经网络，需根据数据特性选择合适算法。

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