小菜鸟对周志华大神gcForest的理解
原创
作者：王相军，腾讯助理工程师，毕业于哈尔滨工业大学，腾讯CDG征信中心员工，乐于分享，希望大家一起学习，共同进步！
导语
花了一下午时间学习了周志华教授的新paper——《Deep Forest: Towards An Alternative to Deep Neural Networks》，论文主要介绍了一种新的集成机器学习方法——gcForest，其核心思想是：利用级联森林（决策树集成）方法去学习生成模型，一定程度上可以弥补DNN的部分劣势！（强烈说明：作为一个小菜鸟，里面有很多都是自己的个人理解，不对的地方希望看到的大神多多指教，感激不尽！！！ ）
一、DNN和gcForest的优缺点
DNN
1）DNN需要大的样本集，在小样本数据集上表现不可观；
2）DNN本身就是复杂的模型，所以训练过程很复杂，需要大量的复杂计算；
3）参数太多，需要花费大量的调参时间。（坊间流行一句话：DNN的训练更像是艺术，而不是科学或者工程）；
4）DNN在大数据集上的效果确实很好。
gcForest
1）gcForest在大数据集上的表现和DNN分庭抗礼，在小数据集上也表现很好；
2）参数少，调参简单，在很多领域的不同数据集上，使用默认设置，结果都很好；
3）训练过程简单、理论体系更易懂；
4）执行效率高，gcForest在一台PC上的效率相当于DNN在GPU机器上的效率；
5）并行度高，作为Forest，有着天然的高并行性。
二、gcForest的方法论
gcForest的核心主要包括两大块：级联森林（Cascade Forest）和多粒度扫描（Multi-Grained Scanning）。
1、级联森林（Cascade Forest）
级联森林的构成：级联森林的每一层都是由好多个森林（既有随机森林，又有完全随机森林）组成，而每一个森林又是由好多个决策树（Decision Tree）组成，所以这种组合是集成的集成！其中每一层的随机森林和完全随机森林保证了模型的多样性！具体的级联森林结构如下图1所示。
图1 级联森林结构图
图1中的级联森林每一层包括两个完全随机森林（黑色）和两个随机森林（蓝色）。每个完全随机森林包含1000个完全随机的决策树，每个决策树的每个节点都是随机选择一个特征做分裂，直至每一个叶节点包含的实例属于同一个类，或者实例数目不多于10个；每个随机森林也是1000个决策树，每个决策树的生成是随机选择sqrt(d)个特征（d输入的总特征），每次选择gini值最高的做分裂。
级联森林的迭代终止条件：迭代到效果不能提升就停止！！！
级联森林中每个森林是如何决策的呢？
每个森林中都包括好多棵决策树，每个决策树都会决策出一个类向量结果（以3类为例，下面也是），然后综合所有的决策树结果，再取均值，生成每个森林的最终决策结果——一个3维类向量！每个森林的决策过程如下图2所示。
图2 每个森林的决策过程（决策树中的叶子颜色代表不同的类）
这样，每个森林都会决策出一个3维类向量，回到图1中，级联森林中的4个森林就都可以决策出一个3维类向量，然后对4个*3维类向量取均值，最后取最大值对应的类别，作为最后的预测结果！
2、多粒度扫描（Multi-Grained Scanning）
多粒度扫描是为了增强级联森林，为了对特征做更多的处理的一种技术手段。具体扫描过程如下图3所示。
图3 多粒度扫描过程
图3是分别对序列数据和图像数据的原始输入特征做Multi-Grained Scanning处理的过程。
对于序列数据，假设我们的输入特征是400维，扫描窗口大小是100维，这样就得到301个100维的特征向量，每个100维的特征向量对应一个3分类的类向量，即得到：301个*3维类向量！最终每棵森林会得到903维的衍生特征变量！
于图像数据的处理和序列数据一样，图像数据的扫描方式当然是从左到右、从上到下，而序列数据只是从上到下。
当然，可以用各种尺寸不等的扫描窗口去扫描，这样就会得到更多的、更丰富的特征关系！
三、整体实现
整个实现过程附上一张大图4。
图4 gcForest算法的实现流程图
四、结果分析
1、在大数据集上，分别和DNN类、LR、RF、SVM等算法做了对比。
1）图像分类（数据集：MNIST）：略低于DNN，基本持平（99.05%与98.96%）；
2）人脸识别（数据集：ORL）：人脸图像数量不同时，gcForest都最好；
3）音乐分类（数据集：GTZAN）：gcForest最好（65.67%）；
4）手部运动识别（数据集：sEMG）：gcForest最好（55.93%）；
5）情感分类（数据集：IMDB）：gcForest最好（89.32%）。
2、在几个小数据集上表现和很好。
五、总结
作为小菜鸟新人，自己写这篇文章的初衷只是简单的学习分享，把自己看到的觉得还不错的东西记录下来，以供交流学习；自己对DNN的了解也有限，所以，这篇文章也没有任何要抨击DNN的意思，自己也没有这个实力（这是重点，哈哈哈）！
最后，如果本文有写的不对的地方，请看到的大神不吝赐教！谢谢。。
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原创声明：本文系作者授权腾讯云开发者社区发表，未经许可，不得转载。
如有侵权，请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除。
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