Python实现的随机森林算法与简单总结
本文实例讲述了Python实现的随机森林算法。分享给大家供大家参考,具体如下:
随机森林是数据挖掘中非常常用的分类预测算法,以分类或回归的决策树为基分类器。算法的一些基本要点:
*对大小为m的数据集进行样本量同样为m的有放回抽样;
*对K个特征进行随机抽样,形成特征的子集,样本量的确定方法可以有平方根、自然对数等;
*每棵树完全生成,不进行剪枝;
*每个样本的预测结果由每棵树的预测投票生成(回归的时候,即各棵树的叶节点的平均)
出于个人研究和测试的目的,基于经典的Kaggle 101泰坦尼克号乘客的数据集,建立模型并进行评估。
泰坦尼克号的沉没,是历史上非常著名的海难。突然感到,自己面对的不再是冷冰冰的数据,而是用数据挖掘的方法,去研究具体的历史问题,也是饶有兴趣。言归正传,模型的主要的目标,是希望根据每个乘客的一系列特征,如性别、年龄、舱位、上船地点等,对其是否能生还进行预测,是非常典型的二分类预测问题。数据集的字段名及实例如下:
值得说明的是,SibSp是指sister brother spouse,即某个乘客随行的兄弟姐妹、丈夫、妻子的人数,Parch指parents,children
下面给出整个数据处理及建模过程,基于ubuntu+python 3.4( anaconda科学计算环境已经集成一系列常用包,pandas numpy sklearn等,这里强烈推荐)
懒得切换输入法,写的时候主要的注释都是英文,中文的注释是后来补充的:-)
上述是随机森林的代码,如上所述,随机森林是一系列决策树的组合,决策树每次分裂,用Gini系数衡量当前节点的“不纯净度”,如果按照某个特征的某个分裂点对数据集划分后,能够让数据集的Gini下降最多(显著地减少了数据集输出变量的不纯度),则选为当前最佳的分割特征及分割点。代码如下:
实际上,上面的代码还有很大的效率提升的空间,数据集不是很大的情况下,如果选择一个较大的输入参数,例如生成100棵树,就会显著地变慢;同时,将预测结果提交至kaggle进行评测,发现在测试集上的正确率不是很高,比使用sklearn里面相应的包进行预测的正确率(0.77512)要稍低一点 :-( 如果要提升准确率,两个大方向: 构造新的特征;调整现有模型的参数。
这里是抛砖引玉,欢迎大家对我的建模思路和算法的实现方法提出修改意见。
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