3. 集成学习（Ensemble Learning）随机森林（Random Forest）

1. 前言

相信看了之前关于集成学习的介绍，大家对集成学习有了一定的了解。本文在给大家介绍下远近闻名的随机森林（RF）算法。

随机森林是集成学习中可以和梯度提升树GBDT分庭抗礼的算法，尤其是它可以很方便的并行训练，在如今大数据大样本的的时代很有诱惑力。

2. 随机森林原理

随机森林是Bagging算法的进化版，也就是说，它的基本思想仍然和Bagging,但是进行了独有的改进。

  1. RF使用了CART决策树作为弱学习器，这让我们想到了梯度提示树GBDT。
  2. 在使用决策树的基础上，RF对决策树的建立做了改进，对于普通的决策树，我们会在节点上所有的n个样本特征中选择一个最优的特征来做决策树的左右子树划分，但是RF通过随机选择节点上的一部分样本特征，这个数字小于n，假设为\(n_{sub}\)，然后在这些随机选择的\(n_{sub}\)个样本特征中，选择一个最优的特征来做决策树的左右子树划分。这样进一步增强了模型的泛化能力。　

如果\(n_{sub}=n\)，则此时RF的CART决策树和普通的CART决策树没有区别。\(n_{sub}\)越小，则模型约健壮，当然此时对于训练集的拟合程度会变差。也就是说\(n_{sub}\)越小，模型的方差会减小，但是偏倚会增大。在实际案例中，一般会通过交叉验证调参获取一个合适的\(n_{sub}\)的值。

3. 随机森林算法

输入：为样本集\(D={(x_1,y_1),(x_2,y_2),...(x_m,y_m)}\)，弱分类器迭代次数\(T\)。
输出：为最终的强分类器\(f(x)\)

  1. 对于\(t=1,2...,T\):

    1. 对训练集进行第\(t\)次随机采样，共采集\(m\)次，得到包含\(m\)个样本的采样集\(D_t\)
    2. 用采样集\(D_t\)训练第t个决策树模型\(G_t(x)\)，在训练决策树模型的节点的时候， 在节点上所有的样本特征中选择一部分样本特征， 在这些随机选择的部分样本特征中选择一个最优的特征来做决策树的左右子树划分
  2. 如果是分类算法预测，则\(T\)个弱学习器投出最多票数的类别或者类别之一为最终类别。如果是回归算法，\(T\)个弱学习器得到的回归结果进行算术平均得到的值为最终的模型输出。

4. 随机森林的扩展

由于RF在实际应用中的良好特性，基于RF，有很多变种算法，应用也很广泛，不光可以用于分类回归，还可以用于特征转换，异常点检测等。下面对于这些RF家族的算法中有代表性的做一个总结。

4.1 Extra Trees

Extra Trees是RF的一个变种, 原理几乎和RF一模一样，仅有区别有：

  1. 对于每个决策树的训练集，RF采用的是随机采样bootstrap来选择采样集作为每个决策树的训练集，而Extra Trees一般不采用随机采样，即每个决策树采用原始训练集。
  2. 在选定了划分特征后，RF的决策树会基于基尼系数，均方差之类的原则，选择一个最优的特征值划分点，这和传统的决策树相同。但是Extra Trees比较的激进，他会随机的选择一个特征值来划分决策树。

从第二点可以看出，由于随机选择了特征值的划分点位，而不是最优点位，这样会导致生成的决策树的规模一般会大于RF所生成的决策树。也就是说，模型的方差相对于RF进一步减少，但是偏倚相对于RF进一步增大。在某些时候，Extra Trees的泛化能力比RF更好。

4.2 Totally Random Trees Embedding

Totally Random Trees Embedding(以下简称 TRTE)是一种非监督学习的数据转化方法。它将低维的数据集映射到高维，从而让映射到高维的数据更好的运用于分类回归模型。我们知道，在支持向量机中运用了核方法来将低维的数据集映射到高维，此处TRTE提供了另外一种方法。

TRTE在数据转化的过程也使用了类似于RF的方法，建立\(T\)个决策树来拟合数据。当决策树建立完毕以后，数据集里的每个数据在\(T\)个决策树中叶子节点的位置也定下来了。比如我们有3颗决策树，每个决策树有5个叶子节点，某个数据特征x划分到第一个决策树的第2个叶子节点，第二个决策树的第3个叶子节点，第三个决策树的第5个叶子节点。则x映射后的特征编码为(0,1,0,0,0, 0,0,1,0,0, 0,0,0,0,1), 有15维的高维特征。这里特征维度之间加上空格是为了强调三颗决策树各自的子编码。

映射到高维特征后，可以继续使用监督学习的各种分类回归算法了。

5. 总结

RF的算法原理也终于讲完了，作为一个可以高度并行化的算法，RF在大数据时候大有可为。 这里也对常规的随机森林算法的优缺点做一个总结。

RF的主要优点有：

  1. 训练可以高度并行化，对于大数据时代的大样本训练速度有优势。个人觉得这是的最主要的优点。
  2. 由于可以随机选择决策树节点划分特征，这样在样本特征维度很高的时候，仍然能高效的训练模型。
  3. 在训练后，可以给出各个特征对于输出的重要性。
  4. 由于采用了随机采样，训练出的模型的方差小，泛化能力强。
  5. 相对于Boosting系列的Adaboost和GBDT， RF实现比较简单。
  6. 对部分特征缺失不敏感。

RF的主要缺点有：

  1. 在某些噪音比较大的样本集上，RF模型容易陷入过拟合。
  2. 取值划分比较多的特征容易对RF的决策产生更大的影响，从而影响拟合的模型的效果。

（欢迎转载，转载请注明出处。欢迎沟通交流： [email protected]）

原文地址：https://www.cnblogs.com/huangyc/p/9960820.html

时间： 2024-08-02 22:48:14

3. 集成学习（Ensemble Learning）随机森林（Random Forest）的相关文章

笔记︱集成学习Ensemble Learning与树模型、Bagging 和 Boosting

本杂记摘录自文章<开发 | 为什么说集成学习模型是金融风控新的杀手锏?> 基本内容与分类见上述思维导图. . . 一.机器学习元算法 随机森林:决策树+bagging=随机森林 梯度提升树:决策树Boosting=GBDT  . 1.随机森林 博客: R语言︱决策树族--随机森林算法 随机森林的原理是基于原始样本随机抽样获取子集,在此之上训练基于决策树的基学习器,然后对基学习器的结果求平均值,最终得到预测值.随机抽样的方法常用的有放回抽样的booststrap,也有不放回的抽样.RF的基学习器

集成学习_Bagging 和随机森林（rf）

   集成学习方式总共有3种:bagging-(RF).boosting-(GBDT/Adaboost/XGBOOST).stacking      下面将对Bagging 进行介绍:(如下图所示)      用Bagging的方法抽取训练集时,大约有1/3 的数据没有被抽到.            从训练集进行一系列的子抽样,得到子训练集,训练成基模型,测试集被用来在整个基模型上进行预测,得到的综合预测结果.(看上面右边的图增加理解)        bagging 怎么避免过拟合,其是通过多个

第九篇：随机森林(Random Forest)

前言 随机森林非常像<机器学习实践>里面提到过的那个AdaBoost算法,但区别在于它没有迭代,还有就是森林里的树长度不限制. 因为它是没有迭代过程的,不像AdaBoost那样需要迭代,不断更新每个样本以及子分类器的权重.因此模型相对简单点,不容易出现过拟合. 下面先来讲讲它的具体框架流程. 框架流程 随机森林可以理解为Cart树森林,它是由多个Cart树分类器构成的集成学习模式.其中每个Cart树可以理解为一个议员,它从样本集里面随机有放回的抽取一部分进行训练,这样,多个树分类器就构成了一个

【机器学习】随机森林 Random Forest 得到模型后，评估参数重要性

在得出random forest 模型后,评估参数重要性 importance() 示例如下 特征重要性评价标准 %IncMSE 是 increase in MSE.就是对每一个变量 比如 X1 随机赋值, 如果 X1重要的话, 预测的误差会增大,所以 误差的增加就等同于准确性的减少,所以MeanDecreaseAccuracy 是一个概念的. IncNodePurity 也是一样, 如果是回归的话, node purity 其实就是 RSS(残差平方和residual sum of squar

随机森林——Random Forests

[基础算法] Random Forests 2011 年 8 月 9 日 Random Forest(s),随机森林,又叫Random Trees[2][3],是一种由多棵决策树组合而成的联合预测模型,天然可以作为快速且有效的多类分类模型.如下图所示,RF中的每一棵决策树由众多split和node组成:split通过输入的test取值指引输出的走向(左或右):node为叶节点,决定单棵决策树的最终输出,在分类问题中为类属的概率分布或最大概率类属,在回归问题中为函数取值.整个RT的输出由众多决策树

集成学习ensemble

集成学习里面有两大派:Bagging和Boosting,每一派都有其代表性算法,这里给出一个大纲. 先来说下Bagging和Boosting之间的区别:bagging methods work best with strong and complex models (e.g., fully developed decision trees), in contrast with boosting methods which usually work best with weak models (e

集成学习:随机森林.GBDT

集成学习(Ensemble Learning) 集成学习的思想是将若干个学习器(分类器&回归器)组合之后产生一个新学习器.弱分类器(weak learner)指那些分类准确率只稍微好于随机猜测的分类器(errorrate < 0.5): 集成算法的成功在于保证弱分类器的多样性(Diversity).而且集成不稳定的算法也能够得到一个比较明显的性能提升 常见的集成学习思想有: Bagging Boosting Stacking Why need Ensemble Learning? 1. 弱分

机器学习实战之 第七章 集成方法（随机森林和 AdaBoost）

第7章 集成方法 ensemble method 集成方法: ensemble method(元算法: meta algorithm) 概述 概念:是对其他算法进行组合的一种形式. 通俗来说: 当做重要决定时,大家可能都会考虑吸取多个专家而不只是一个人的意见. 机器学习处理问题时又何尝不是如此? 这就是集成方法背后的思想. 集成方法: 投票选举(bagging: 自举汇聚法 bootstrap aggregating): 是基于数据随机重抽样分类器构造的方法 再学习(boosting): 是基于

Ensemble_learning 集成学习算法 stacking 算法

原文:https://herbertmj.wikispaces.com/stacking%E7%AE%97%E6%B3%95 stacked 产生方法是一种截然不同的组合多个模型的方法,它讲的是组合学习器的概念,但是使用的相对于bagging和boosting较少,它不像bagging和boosting,而是组合不同的模型,具体的过程如下:1.划分训练数据集为两个不相交的集合.2. 在第一个集合上训练多个学习器.3. 在第二个集合上测试这几个学习器4. 把第三步得到的预测结果作为输入,把正确的回

谈谈模型融合之一 —— 集成学习与 AdaBoost

前言 前面的文章中介绍了决策树以及其它一些算法,但是,会发现,有时候使用使用这些算法并不能达到特别好的效果.于是乎就有了集成学习(Ensemble Learning),通过构建多个学习器一起结合来完成具体的学习任务.这篇文章将介绍集成学习,以及其中的一种算法 AdaBoost. 集成学习 首先先来介绍下什么是集成学习: 构建多个学习器一起结合来完成具体的学习任务,常可获得比单一学习器显著优越的泛化性能,对"弱学习器" 尤为明显(三个臭皮匠,顶个诸葛亮) 也称为Multi-Classif