封面图片:《Python程序设计实验指导书》(ISBN:9787302525790),董付国,清华大学出版社
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随机森林是一种集成学习方法,基本思想是把几棵不同参数的决策树(参考:Python+sklearn决策树算法使用入门)打包到一起,每棵决策树单独进行预测,然后计算所有决策树预测结果的平均值(适用于回归分析)或所有决策树“投票”得到最终结果(适用于分类)。在随机森林算法中,不会让每棵树都生成最佳的节点,而是在每个节点上随机选择一个特征进行分裂。
扩展库sklearn在ensemble模块中提供了随机森林分类器RandomForestClassifier和随机森林回归器RandomForestRegressor。本文重点介绍随机森林分类器的用法,该类构造方法语法为
__init__(self, n_estimators=10, criterion='gini', max_depth=None, min_samples_split=2, min_samples_leaf=1, min_weight_fraction_leaf=0.0, max_features='auto', max_leaf_nodes=None, min_impurity_decrease=0.0, min_impurity_split=None, bootstrap=True, oob_score=False, n_jobs=1, random_state=None, verbose=0, warm_start=False, class_weight=None)
RandomForestRegressor类构造方法常用参数以及RandomForestRegressor类对象常用方法如下面的两个表所示。
表 RandomForestClassifier类构造方法常用参数及含义
参数名称 | 含义 |
n_estimators | 用来指定森林中树的数量,默认为10 |
criterion | 用来指定衡量分裂(创建子节点)质量的函数,取值为'gini'时使用基尼值,为'entropy'时使用信息增益 |
max_features | 用来指定寻找最佳分裂时考虑的特征数量,可以是整数,也可以是实数(表示百分比)、'auto'(相当于max_features=sqrt(n_features)、'sqrt'(与'auto'含义相同)、'log2'(相当于max_features=log2(n_features))、None(相当于max_features=n_features) |
max_depth | 用来指定树的最大深度 |
min_samples_split | 用来指定分裂节点时要求的样本数量最小值,值为实数时表示百分比 |
min_samples_leaf | 用来指定叶子节点要求的样本数量最小值 |
max_leaf_nodes | 在最佳优先方式中使用该参数生成树 |
min_impurity_split | 在树的生长过程中早停的阈值,如果一个节点的不纯度高于该阈值则进行分裂,否则为叶子节点 |
min_impurity_decrease | 如果一个节点分裂后带来的不纯度减少的量大于等于该参数的值,就对该节点进行分裂 |
bootstrap | 用来设置在构建树时是否可以重复使用同一个样本 |
oob_score | 用来设置是否使用out-of-bag样本(本次没有使用的样本)估计泛化精度 |
表 RandomForestClassifier类对象常用方法
方法 | 功能 |
predict(self, X) | 预测样本集X中样本的目标 |
apply(self, X) | 把森林中的树应用到样本集X,返回叶子索引 |
decision_path(self, X) | 返回森林中的决策路径 |
fit(self, X, y, sample_weight=None) | 根据训练集(X, y)构建包含若干决策树的森林 |
score(self, X, y, sample_weight=None) | 根据样本集和对应的真实值计算并返回模型得分 |
下面代码演示了随机森林分类器的简单使用:
运行结果为:
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非计算机专业《Python程序设计基础》教学参考大纲
计算机相关专业“Python程序设计”教学大纲(参考)
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1900页Python系列PPT分享二:Python序列(列表、元组、字典、集合)(154页)
1900页Python系列PPT分享三:选择与循环结构语法及案例(96页)
1900页Python系列PPT分享四:字符串与正则表达式(109页)
1900页Python系列PPT分享五:函数设计与应用(134页)
1900页Python系列PPT分享六:面向对象程序设计(86页)
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2000页Python系列PPT分享九:(GUI编程)(122页)
报告PPT
报告PPT(163页):基于Python语言的课程群建设探讨与实践
报告PPT(123页):Python编程基础精要
(PPT)Python程序设计课程教学内容组织与教学方法实践