瞎聊机器学习——随机森林（RF）

随机森林（Random forest）

随机森林的定义

随机森林是一种集成学习算法，也可以说是一种特殊的Bagging算法，随机森林中将决策树作为基分类器放到Bagging中最后得到随机森林。

对于随机森林，顾名思义，就是用一个随机的方式去建立一个森林，而森林又是有无数个决策树构成的，并且随机的意义在于整个森林中的所有决策树是没有关联的。在得到森林之后，当有一个新的输入样本进入的时候，就让森林中的每一棵决策树分别进行一下判断，看看这个样本应该属于哪一类（对于分类算法），然后看看哪一类被选择最多，就预测这个样本为那一类。

随机森林的构造过程

随机森林的构造过程中两个随机是最重要的地方（随机选取样本、随机选取属性）

1. 假如有N个样本，则有放回的随机选择N个样本，用选好的N个样本来训练一个决策树，作为决策树根节点的样本。
2. 当每个样本中有M个属性时，在决策树的每个节点需要分裂时，随机从M个属性中选取m个属性，满足m<<M。然后采用某种策略（信息增益等方法）来选择一个属性作为该节点的分类属性。
3. 在决策树构成的过程中每个节点都要按照2中的方法来进行分裂（如果该节点选出的属性和其父节点选出的属性相同，也就证明没有信息增益，该节点也就达到了叶子节点无需继续分裂）。每一个决策树都要分裂到不能分裂为止，并且整个过程中无需剪枝。
4. 按照1-3建立大量的决策树，这样就构成随机森林了。

随机森林的优点

随机森林不仅包含了决策树和集成学习的优点，同时也包含了如下的优点：

1. 随机森林对于随机性的引入使得随机森林在数据集上的表现很好，有效的防止了过拟合的产生。
2. 随机森林的抗噪声能力很强。
3. 它能够处理很高维度（feature很多）的数据，并且不用做特征选择，对数据集的适应能力强：既能处理离散型数据，也能处理连续型数据，数据集无需规范化。
4. 在训练过程中，能够检测到feature间的互相影响。
5. 容易做成并行化方法。
6. 实现起来比较简单。

随机森林的应用

随机森林简单的Sklearn应用如下：

from sklearn.tree import DecisionTreeRegressor
from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor
import numpy as np
from sklearn.datasets import load_iris
iris = load_iris()
print(iris["target_names"])
print(iris["target"].shape)
rf = RandomForestRegressor()
rf.fit(iris.data[:150], iris.target[:150])  #选择部分数据进行模型的训练
instance = iris.data[[111,123]]
print(instance)
re0 = rf.predict(instance[[0]])
re1 = rf.predict(instance[[1]])
print("re0：",re0)
print("re1：",re1)
print(iris.target[111],iris.target[123])