python随机森林参数

Ⅰ 如何用python实现随机森林分类

大家如何使用scikit-learn包中的类方法来进行随机森林算法的预测。其中讲的比较好的是各个参数的具体用途。
这里我给出我的理解和部分翻译：
参数说明：
最主要的两个参数是n_estimators和max_features。
n_estimators：表示森林里树的个数。理论上是越大越好。但是伴随着就是计算时间的增长。但是并不是取得越大就会越好，预测效果最好的将会出现在合理的树个数。
max_features：随机选择特征集合的子集合，并用来分割节点。子集合的个数越少，方差就会减少的越快，但同时偏差就会增加的越快。根据较好的实践经验。如果是回归问题则：
max_features＝n_features，如果是分类问题则max_features＝sqrt(n_features)。

如果想获取较好的结果，必须将max_depth＝None,同时min_sample_split=1。
同时还要记得进行cross_validated（交叉验证），除此之外记得在random forest中，bootstrap=True。但在extra-trees中，bootstrap=False。

这里也给出一篇老外写的文章：调整你的随机森林模型参数http://www.analyticsvidhya.com/blog/2015/06/tuning-random-forest-model/

这里我使用了scikit-learn自带的iris数据来进行随机森林的预测：

[python]view plain

• fromsklearn.

• fromsklearn.

• importnumpyasnp

• fromsklearn.datasetsimportload_iris

• iris=load_iris()

• #printiris#iris的4个属性是：萼片宽度萼片长度花瓣宽度花瓣长度标签是花的种类：setosaversicolourvirginica

• printiris['target'].shape

• rf=RandomForestRegressor()#这里使用了默认的参数设置

• rf.fit(iris.data[:150],iris.target[:150])#进行模型的训练

• #

• #随机挑选两个预测不相同的样本

• instance=iris.data[[100,109]]

• printinstance

• print'instance0prediction；',rf.predict(instance[0])

• print'instance1prediction；',rf.predict(instance[1])

• printiris.target[100],iris.target[109]





• 返回的结果如下：


• (150,)


• [[ 6.3 3.3 6. 2.5]


• [ 7.2 3.6 6.1 2.5]]


• instance 0 prediction； [ 2.]


• instance 1 prediction； [ 2.]


• 2 2




• 在这里我有点困惑，就是在scikit-learn算法包中随机森林实际上就是一颗颗决策树组成的。但是之前我写的决策树博客中是可以将决策树给显示出来。但是随机森林却做了黑盒处理。我们不知道内部的决策树结构，甚至连父节点的选择特征都不知道是谁。所以我给出下面的代码（这代码不是我的原创），可以显示的显示出所有的特征的贡献。所以对于贡献不大的，甚至是负贡献的我们可以考虑删除这一列的特征值，避免做无用的分类。



[python]view plain

• fromsklearn.cross_validationimportcross_val_score,ShuffleSplit

• X=iris["data"]

• Y=iris["target"]

• names=iris["feature_names"]

• rf=RandomForestRegressor()

• scores=[]

• foriinrange(X.shape[1]):

• score=cross_val_score(rf,X[:,i:i+1],Y,scoring="r2",

• cv=ShuffleSplit(len(X),3,.3))

• scores.append((round(np.mean(score),3),names[i]))

• printsorted(scores,reverse=True)





• 显示的结果如下：


• [(0.934, 'petal width (cm)'), (0.929, 'petal length (cm)'), (0.597, 'sepal length (cm)'), (0.276, 'sepal width (cm)')]




• 这里我们会发现petal width、petal length这两个特征将起到绝对的贡献，之后是sepal length，影响最小的是sepal width。这段代码将会提示我们各个特征的贡献，可以让我们知道部分内部的结构。