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前言

随机森林的出现，是为了解决决策树对训练数据过拟合的问题而出现的。决策树在训练的工程中，可以让每一个叶子节点的不确定性降为0（即熵或者基尼指数为0），这样做可能把训练数据中的偶然性、异常值或噪声也当成了“规 律”去学习了

对于复杂高维的数据，随机森林的算法可以更好的泛化能力

开始探索

scikit-learn

老规矩，先上代码，看看随机森林的用法

from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import classification_reportX, y = load_iris(return_X_y=True)
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3)clf = RandomForestClassifier(n_estimators=100, max_depth=3, random_state=0)
clf.fit(X_train, y_train)y_pred = clf.predict(X_test)
print("随机森林 分类报告:\n", classification_report(y_test, y_pred))

脚本！启动：

鸢尾花数据集

决策树那篇文章演示剪枝的时候，就使用了load_iris，它是 Scikit-learn 自带的一个内置数据集加载器函数，用于获取“鸢尾花数据集”，该数据集的信息：

• 150条样本
• 4个特征，sepal length, sepal width, petal length, petal width，分别代表萼片长度、萼片宽度、花瓣长度、花瓣宽度
• 3个分类，Setosa、Versicolor、Virginica，标签值分别为0 1 2

这是Scikit-learn提供的常用数据集，适用于学习、演示以及本人目前实在是找不到对应的数据来做练习 - -

深入理解随机森林

随机森林由许多决策树组成，每棵树都是在不同的样本和特征子集上训练出来的。最终结果通过“投票”（分类）或“平均”（回归）方式整合

• Bootstrap采样：有N条样本，每次随机抽取N条样本，并且是有放回抽样，那就意味着有些样本可能被抽取多次，有些一次也没有被抽取
  • 假如原始集合D={x1,x2,x3,x4,x5}D=\{x_1,x_2,x_3,x_4,x_5\}D={x1​,x2​,x3​,x4​,x5​}，在一次有放回抽样中，样本为{x1,x2,x3,x5,x5}\{x_1,x_2,x_3,x_5,x_5\}{x1​,x2​,x3​,x5​,x5​}，那$x_5$被抽取了两次，$x_4$一次都没有被抽中，$x_4$被称为OOB（out of bag）样本
• 将抽取的样本训练成决策树，在训练的过程中，特征并不是全部考虑的，而是随机选取一部分特征进行划分，每棵树训练的过程中都不剪枝
• 训练N棵树之后之后
  • 分类任务采用多数多数投票法，即少数服从多数。比如森林中有5棵决策树，对于样本进行预测，3个预测为0，2个预测为1，那随机森林对于该样本的预测结果就是0
  • 回归任务采用平均值，顾名思义，求和取平均
• 由于有一部分样本（OOB样本）一次也没有被抽取，可以使用这些样本进行评估，从而在不使用额外验证集的情况下评估模型性能

理解了决策树，就理解了随机森林。决策树，学习规则，直接预测结果；多棵决策树组成的集成模型，通过投票（分类）或平均（回归）得出最终结果

方差

方差是衡量数据离散程度的数学特征，方差越大，数据越分散，波动越大；方差越小，数据越集中，波动越小。在机器学习中，方差反应了模型对于训练数据变化的敏感程度，方差越大，对于噪声的变化越敏感，容易过拟合；方差越小，对于数据变化不敏感，泛化能力更强，但是有欠拟合的风险

决策树就是方差较大的模型，因为决策树会倾向于熵/基尼系数为0，它会一直分裂，导致树非常的深，并且数据稍有变化，就产生了完全不同的树结构。剪枝可以有效的避免高方差，预剪枝通过参数（最大深度，最小样本分裂数等），控制数的深度，后剪枝可以参数（ccp_alpha）减掉树枝，避免树过深

随机森林中是方差较小的模型，注意得益于它的抽样方式，通过Bootstrap采样，减少了特定训练数据的依赖，再加上最后分类是通过所有树投票，降低了单棵树带来的波动。其次不是所有特征，而是随机特征，带来树分裂的次数 减少

常用参数

参数	含义	备注
n_estimators	森林中树的数量	默认 100，建议：100～500，越多越稳但训练慢
max_depth	每棵树的最大深度	控制过拟合；常设为 5～30；默认 None
min_samples_split	节点最小分裂样本数	控制过拟合，默认 2，设置大些可防止过拟合
min_samples_leaf	每个叶节点最少样本数	默认 1，设置大些让树更“平滑”，防止过拟合
max_features	每次分裂考虑的特征数	分类常用 ‘sqrt’，回归常用 ‘auto’ 或 ‘log2’
bootstrap	是否启用 Bootstrap 采样	默认 True；设为 False 表示使用全部数据（不推荐）

超参数调优

在之前的篇章中，曾经提到过超参数的概念，这里再来详细讨论一下：超参数是模型训练之前就要设置的，模型无法自己去学习超参数，超参数往往决定着模型的泛化能力。比如上述的n_estimators max_depth等，合理的设置这些参数能够提高模型的泛化能力，减少过拟合

网格搜索

一种穷举搜索的方法，用来寻找在给定超参数空间中，使模型性能最优的参数组合。它尝试所有可能的参数组合，并对每一组组合进行模型训练与评估

from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.model_selection import GridSearchCV
from sklearn.metrics import classification_report
from sklearn.model_selection import train_test_splitX, y = load_iris(return_X_y=True)
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=0)rf = RandomForestClassifier(random_state=0)
param_grid = {'n_estimators': [50, 100, 150],'max_depth': [None, 5, 10],'min_samples_split': [2, 4]
}
grid_search = GridSearchCV(estimator=rf,param_grid=param_grid,cv=5,scoring='accuracy',n_jobs=-1
)
grid_search.fit(X_train, y_train)print("最优参数组合:", grid_search.best_params_)

3个参数，n_estimators，max_depth，min_samples_split，分别将对应的取值进行穷举搜索训练，训练的参考准确率（accuracy），谁的准确率高，就使用对应的参数组合。在训练的过程中使用5折交叉验证

脚本！启动

随机搜索

从给定的超参数空间中随机采样若干组参数组合进行训练和评估

from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.model_selection import RandomizedSearchCV, train_test_split
from sklearn.metrics import classification_report, accuracy_score
from scipy.stats import randintX, y = load_iris(return_X_y=True)
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=0)
rf = RandomForestClassifier(random_state=0)
param_dist = {'n_estimators': randint(50, 200),'max_depth': [None, 5, 10, 20],'min_samples_split': randint(2, 10),'max_features': ['sqrt', 'log2', None]
}
random_search = RandomizedSearchCV(estimator=rf,param_distributions=param_dist,n_iter=20,cv=5,scoring='accuracy',random_state=0,n_jobs=-1
)random_search.fit(X_train, y_train)
print("最优参数组合:", random_search.best_params_)

n_iter是比较重要的参数，代码中它限制了要尝试20种不同的参数组合，在这其中选择准确率最高的

贝叶斯优化

当面对海量的参数时，穷举参数组合显然不再适合，而贝叶斯优化的做法构造一个模型，该模型用来模拟：超参数与用这一组超参数训练随机森林之后的准确率之间的关系，从而智能地选择下一组超参数进行评估。在每次尝试的过程中，都会记录超参数与随机森林准确率，最终选择准确率最高的那一组超参数

与随机搜索的不同，就在于超参数的选择，随机搜索顾名思义，采取随机的组合方式选择参数，而贝叶斯则是选择参数的过程是构建摸一个预测模型，对超参数和模型性能之间的关系进行建模，用模型来指导下一组参数应该选什么，从而更快、更高效地找到最优组合

from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.model_selection import cross_val_score
from skopt import BayesSearchCV
from skopt.space import Real, Integer, CategoricalX, y = load_iris(return_X_y=True)
model = RandomForestClassifier(random_state=0)
search_space = {'n_estimators': Integer(50, 200),'max_depth': Integer(2, 20),'min_samples_split': Integer(2, 10),'max_features': Categorical(['sqrt', 'log2', None])
}
opt = BayesSearchCV(estimator=model,search_spaces=search_space,n_iter=30,cv=5,scoring='accuracy',n_jobs=-1,random_state=0
)
opt.fit(X, y)print("最优参数:", opt.best_params_)

小结

总结一下三种超参数调优的方法

方法	思想	优点	缺点	使用场景
网格搜索	穷举所有可能的参数组合	简单直观，易于并行	参数过多导致计算代价高，无学习能力	参数较少，对性能要求不敏感
随机搜索	随机采样参数组合	比网格搜索高效	不利用历史信息采样，随机性大	参数空间大，资源有限
贝叶斯优化	构建一个代理模型来预测每组参数组合的性能，并基于此智能选择下一个组合	样本效率高，可快速收敛最优解，特别适合开销大的模型	实现复杂，开销大	超参数空间大且训练开销高，希望精细调优性能

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至此，本文结束
在下才疏学浅，有撒汤漏水的，请各位不吝赐教…