机器学习之随机森林（五）

机器学习之随机森林（五）

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集成学习与随机森林算法详解

一、集成学习概述

集成学习(Ensemble Learning)通过组合多个分类器，构建预测效果更好的集成分类器。类比"三个臭皮匠，赛过诸葛亮"。

主要类型

• Bagging：并行训练多个基学习器
• Boosting：串行训练，后续模型修正前序模型的错误
• Stacking：用元学习器组合多个基学习器

Bagging典型流程

1. 有放回地抽取n个训练样本
2. 训练M个子模型
3. 分类问题采用投票法确定最终结果

二、随机森林原理

核心特点

• 随机性：
  • 样本随机：有放回抽样(Bootstrap)
  • 特征随机：每次随机选择k个特征(k<d)
• 森林结构：多个决策树构成
• 优势：
  • 处理高维特征无需降维
  • 通过平均/投票提高精度，控制过拟合

三、Sklearn API详解

class sklearn.ensemble.RandomForestClassifier(n_estimators=100,          # 树的数量criterion='gini',           # 划分标准："gini"或"entropy"max_depth=None,             # 树的最大深度...
)

关键参数

参数	说明
n_estimators	森林中决策树的数量
criterion	划分算法："gini"基尼系数/"entropy"信息增益
max_depth	树的最大深度限制

四、实战案例：泰坦尼克生存预测

1. 数据准备与预处理

import pandas as pd
from sklearn.feature_extraction import DictVectorizer# 数据加载
titanic = pd.read_csv("src/titanic/titanic.csv")
x = titanic[["pclass", "age", "sex"]]
y = titanic["survived"]# 数据处理
x["age"].fillna(x["age"].mean(), inplace=True)  # 年龄缺失值填充
x = x.to_dict(orient="records")  # 转为字典格式

2. 模型训练与调优

from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.model_selection import GridSearchCV# 特征转换
transfer = DictVectorizer()
x_train = transfer.fit_transform(x_train)# 网格搜索调参
param_dict = {"n_estimators": [120,200,300,500,800,1200],"max_depth": [5,8,15,25,30]
}
estimator = GridSearchCV(RandomForestClassifier(),param_grid=param_dict,cv=3  # 3折交叉验证
)
estimator.fit(x_train, y_train)

3. 模型评估

# 最佳参数输出
print("最佳参数：", estimator.best_params_)
print("最佳准确率：", estimator.best_score_)# 测试集评估
score = estimator.score(x_test, y_test)
print("测试集准确率：", score)

五、关键要点总结

1. 随机森林通过双重随机性（样本+特征）增强多样性
2. 典型超参数需调优：
   • 树的数量(n_estimators)
   • 树深度(max_depth)
   • 划分标准(criterion)
3. 网格搜索+交叉验证是调参的有效方法
4. 适用于高维数据，兼具准确性和抗过拟合能力