随机森林基本原理

基础内容:

这里只是准备简单谈谈基础的内容,主要参考一下别人的文章,对于随机森林与GBDT,有两个地方比较重要,首先是information gain,其次是决策树。这里特别推荐Andrew Moore大牛的Decision Trees Tutorial,与Information Gain Tutorial。Moore的Data Mining Tutorial系列非常赞,看懂了上面说的两个内容之后的文章才能继续读下去。

决策树实际上是将空间用超平面进行划分的一种方法,每次分割的时候,都将当前的空间一分为二,比如说下面的决策树:

就是将空间划分成下面的样子:

这样使得每一个叶子节点都是在空间中的一个不相交的区域,在进行决策的时候,会根据输入样本每一维feature的值,一步一步往下,最后使得样本落入N个区域中的一个(假设有N个叶子节点)

随机森林(Random Forest):

随机森林是一个最近比较火的算法,它有很多的优点:

  • 在数据集上表现良好
  • 在当前的很多数据集上,相对其他算法有着很大的优势
  • 它能够处理很高维度(feature很多)的数据,并且不用做特征选择
  • 在训练完后,它能够给出哪些feature比较重要
  • 在创建随机森林的时候,对generlization error使用的是无偏估计
  • 训练速度快
  • 在训练过程中,能够检测到feature间的互相影响
  • 容易做成并行化方法
  • 实现比较简单

随机森林顾名思义,是用随机的方式建立一个森林,森林里面有很多的决策树组成,随机森林的每一棵决策树之间是没有关联的。在得到森林之后,当有一个新的输入样本进入的时候,就让森林中的每一棵决策树分别进行一下判断,看看这个样本应该属于哪一类(对于分类算法),然后看看哪一类被选择最多,就预测这个样本为那一类。

在建立每一棵决策树的过程中,有两点需要注意 – 采样与完全分裂。首先是两个随机采样的过程,random forest对输入的数据要进行行、列的采样。对于行采样,采用有放回的方式,也就是在采样得到的样本集合中,可能有重复的样本。假设输入样本为N个,那么采样的样本也为N个。这样使得在训练的时候,每一棵树的输入样本都不是全部的样本,使得相对不容易出现over-fitting。然后进行列采样,从M个feature中,选择m个(m << M)。之后就是对采样之后的数据使用完全分裂的方式建立出决策树,这样决策树的某一个叶子节点要么是无法继续分裂的,要么里面的所有样本的都是指向的同一个分类。一般很多的决策树算法都一个重要的步骤 – 剪枝,但是这里不这样干,由于之前的两个随机采样的过程保证了随机性,所以就算不剪枝,也不会出现over-fitting。

按这种算法得到的随机森林中的每一棵都是很弱的,但是大家组合起来就很厉害了。我觉得可以这样比喻随机森林算法:每一棵决策树就是一个精通于某一个窄领域的专家(因为我们从M个feature中选择m让每一棵决策树进行学习),这样在随机森林中就有了很多个精通不同领域的专家,对一个新的问题(新的输入数据),可以用不同的角度去看待它,最终由各个专家,投票得到结果。

随机森林的过程请参考Mahout的random forest 。这个页面上写的比较清楚了,其中可能不明白的就是Information Gain,可以看看之前推荐过的Moore的页面。

Gradient Boost Decision Tree:

GBDT是一个应用很广泛的算法,可以用来做分类、回归。在很多的数据上都有不错的效果。GBDT这个算法还有一些其他的名字,比如说MART(Multiple Additive Regression Tree),GBRT(Gradient Boost Regression Tree),Tree Net等,其实它们都是一个东西(参考自wikipedia – Gradient Boosting),发明者是Friedman

Gradient Boost其实是一个框架,里面可以套入很多不同的算法,可以参考一下机器学习与数学(3)中的讲解。Boost是”提升”的意思,一般Boosting算法都是一个迭代的过程,每一次新的训练都是为了改进上一次的结果。

原始的Boost算法是在算法开始的时候,为每一个样本赋上一个权重值,初始的时候,大家都是一样重要的。在每一步训练中得到的模型,会使得数据点的估计有对有错,我们就在每一步结束后,增加分错的点的权重,减少分对的点的权重,这样使得某些点如果老是被分错,那么就会被“严重关注”,也就被赋上一个很高的权重。然后等进行了N次迭代(由用户指定),将会得到N个简单的分类器(basic learner),然后我们将它们组合起来(比如说可以对它们进行加权、或者让它们进行投票等),得到一个最终的模型。

而Gradient Boost与传统的Boost的区别是,每一次的计算是为了减少上一次的残差(residual),而为了消除残差,我们可以在残差减少的梯度(Gradient)方向上建立一个新的模型。所以说,在Gradient Boost中,每个新的模型的简历是为了使得之前模型的残差往梯度方向减少,与传统Boost对正确、错误的样本进行加权有着很大的区别。

在分类问题中,有一个很重要的内容叫做Multi-Class Logistic,也就是多分类的Logistic问题,它适用于那些类别数>2的问题,并且在分类结果中,样本x不是一定只属于某一个类可以得到样本x分别属于多个类的概率(也可以说样本x的估计y符合某一个几何分布),这实际上是属于Generalized Linear Model中讨论的内容,这里就先不谈了,以后有机会再用一个专门的章节去做吧。这里就用一个结论:如果一个分类问题符合几何分布,那么就可以用Logistic变换来进行之后的运算。

假设对于一个样本x,它可能属于K个分类,其估计值分别为F1(x)…FK(x),Logistic变换如下,logistic变换是一个平滑且将数据规范化(使得向量的长度为1)的过程,结果为属于类别k的概率pk(x),

对于Logistic变换后的结果,损失函数为:

image其中,yk为输入的样本数据的估计值,当一个样本x属于类别k时,yk = 1,否则yk = 0。

将Logistic变换的式子带入损失函数,并且对其求导,可以得到损失函数的梯度:

image上面说的比较抽象,下面举个例子:

假设输入数据x可能属于5个分类(分别为1,2,3,4,5),训练数据中,x属于类别3,则y = (0, 0, 1, 0, 0),假设模型估计得到的F(x) = (0, 0.3, 0.6, 0, 0),则经过Logistic变换后的数据p(x) = (0.16,0.21,0.29,0.16,0.16),y – p得到梯度g:(-0.16, -0.21, 0.71, -0.16, -0.16)。观察这里可以得到一个比较有意思的结论:

假设gk为样本当某一维(某一个分类)上的梯度:

gk>0时,越大表示其在这一维上的概率p(x)越应该提高,比如说上面的第三维的概率为0.29,就应该提高,属于应该往“正确的方向”前进

越小表示这个估计越“准确”

gk<0时,越小,负得越多表示在这一维上的概率应该降低,比如说第二维0.21就应该得到降低。属于应该朝着“错误的反方向”前进

越大,负得越少表示这个估计越“不错误 ”

总的来说,对于一个样本,最理想的梯度是越接近0的梯度。所以,我们要能够让函数的估计值能够使得梯度往反方向移动(>0的维度上,往负方向移动,<0的维度上,往正方向移动)最终使得梯度尽量=0),并且该算法在会严重关注那些梯度比较大的样本,跟Boost的意思类似。

得到梯度之后,就是如何让梯度减少了。这里是用的一个迭代+决策树的方法,当初始化的时候,随便给出一个估计函数F(x)(可以让F(x)是一个随机的值,也可以让F(x)=0),然后之后每迭代一步就根据当前每一个样本的梯度的情况,建立一棵决策树。就让函数往梯度的反方向前进,最终使得迭代N步后,梯度越小。

这里建立的决策树和普通的决策树不太一样,首先,这个决策树是一个叶子节点数J固定的,当生成了J个节点后,就不再生成新的节点了。

算法的流程如下:(参考自treeBoost论文)

0. 表示给定一个初始值

1. 表示建立M棵决策树(迭代M次)

2. 表示对函数估计值F(x)进行Logistic变换

3. 表示对于K个分类进行下面的操作(其实这个for循环也可以理解为向量的操作,每一个样本点xi都对应了K种可能的分类yi,所以yi, F(xi), p(xi)都是一个K维的向量,这样或许容易理解一点)

4. 表示求得残差减少的梯度方向

5. 表示根据每一个样本点x,与其残差减少的梯度方向,得到一棵由J个叶子节点组成的决策树

6. 为当决策树建立完成后,通过这个公式,可以得到每一个叶子节点的增益(这个增益在预测的时候用的)

每个增益的组成其实也是一个K维的向量,表示如果在决策树预测的过程中,如果某一个样本点掉入了这个叶子节点,则其对应的K个分类的值是多少。比如说,GBDT得到了三棵决策树,一个样本点在预测的时候,也会掉入3个叶子节点上,其增益分别为(假设为3分类的问题):

(0.5, 0.8, 0.1), (0.2, 0.6, 0.3), (0.4, 0.3, 0.3),那么这样最终得到的分类为第二个,因为选择分类2的决策树是最多的。

7. 的意思为,将当前得到的决策树与之前的那些决策树合并起来,作为新的一个模型(跟6中所举的例子差不多)

GBDT的算法大概就讲到这里了。

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