我们可以这样⽐比喻随机森林算法：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个特征中选择m个让每一棵决策树进行行学习），这样在随机森林中就有了了很多个精通不不同领 域的专家，对一个新的问题...，但里面包含重 复的训练样本 2）如果每个样本的特征维度为M ，指定一个常数m ，且 m随机地从 个特征中选取m个特征子集，每次树进行分裂时，从这m个特征中选择最优的； 3）每棵树都尽可能最大程度地生长...2.2 影响分类效果的参数 随机森林的分类效果（即错误率）与以下两个因素有关： 1）森林中任意两棵树的相关性：相关性越大，错误率越大 2）森林中每棵树的分类能力：每棵树的分类能力越强，整个森林的错误率越低...袋外错误率（oob error）计算⽅方式如下： 1）对每个样本计算它作为oob样本的树对它的分类情况 2）以简单多数投票作为该样本的分类结果 3）最后用误分个数占样本总数的比率作为随机森林的oob...；而随机森林最后分类取决于多棵树（弱分类器）的投票表决，这种表决应该是"求同"，因此使用完全不同的训练集来训练每棵树这样对最终分类结果是没有帮助的，这样无异于 是"盲人摸象"。
，在通过行采样获取每棵CART树的训练集后，随机森林会随机选取 ? 个特征（ ? ）训练用于每一棵CART树的生成。当 ?...随机森林特征重要性 基于树的集成算法还有一个很好的特性，就是模型训练结束后可以输出模型所使用的特征的相对重要度，便于我们选择特征，理解哪些因素是对预测有关键影响。...在随机森林中，简单来说，当某一特征在所有树中离树根的平均距离越近，这一特征在给定的分类或回归问题中就越重要。 一般有两种计算特征重要性的方法：基于基尼系数和基于OOB袋外数据。...基于基尼系数 随机森林中每棵树都是CART决策树，因此树在选择向下分裂的特征时，都是基于基尼系数。假设某特征的在某一棵树上的节点 ? 向下分裂，分裂前的基尼系数为 ?...随机地对袋外数据OOB所有样本的特征X加入噪声干扰，再次计算它的袋外数据误差,记为 ? . 假设随机森林中有 ? 棵树,那么对于特征 ? 的重要性为 ? 。
决策树的生成： 每棵树是从训练集数据中随机抽样生成的，这个抽样是有放回的。 每棵树在节点分裂时随机选择部分特征，以减少树之间的相关性并增强模型的泛化能力。...单棵树的强度越高，模型的误差也越低。因此，通过调整每棵树的特征选择数量来平衡这两者，以获得最佳表现的随机森林模型。...袋外(OOB)误差估计：在随机森林中，不需要额外的交叉验证/测试集来估计模型的泛化误差。每棵树在训练时有一部分数据未被使用，作为 OOB 数据。...变量重要性：为了评估变量的重要性，将每棵树的 OOB 数据通过树模型并记录投票次数，然后随机置换某个变量的值，计算分类正确的投票次数变化量，变化越大，说明该变量的重要性越高。...通过所有树的平均结果，得出每个变量的重要性分数。 基尼重要性：也称为基尼指数重要性或基尼不纯度减少量，是一种用于评估特征（变量）在决策树或随机森林模型中的重要性的方法。
随机特征选择：在构建每棵决策树时，不仅样本数据是随机抽取的，而且在每个节点处分裂时也会从特征集中随机选择最佳分裂特征，这增加了模型的多样性。...随机森林的优点 高准确度：由于是多个决策树的综合，随机森林能够有效避免过拟合，提高预测的准确性。 并行计算：每棵树的训练过程是独立的，可以并行进行，从而大大加快了计算速度。...特征重要性评估：可以通过分析每棵树中各特征的重要性来确定哪些特征对预测目标变量最为重要。 应用领域 随机森林可以用于各种机器学习任务，包括但不限于： 分类：如图像识别、疾病诊断等。...随机森林在处理大规模数据集时具有显著的优势，包括并行计算能力、良好的泛化能力和鲁棒性以及对原始数据的低要求。 如何选择随机森林中决策树的最大深度和最优的特征选择策略？...在选择随机森林中决策树的最大深度和最优的特征选择策略时，需要综合考虑多个因素。
，N 为随机森林中树的颗数）。...其实质是对决策树算法的一种改进，将多个决策树合并在一起，每棵树的建立依赖于一个独立抽取的样本，森林中的每棵树具有相同的分布，分类误差取决于每一棵树的分类能力和它们之间的相关性。...任取一个属性变量 Xi，对森林中的所有选择该变量为分裂变量的节点计算不纯度降低量的总和，可获得 Xi 的Giniimportance，即： （2）Permutationimportance值 通过随机森林...T 中的每棵树 t 对样本计算预测准确率 At。...，生长每棵树中节点分裂随机选择的变量子集中变量的个数mtry，以及每棵树的规模，在用于样本的预测分类的情况下，每个样本所占的权重也可以设置。
每棵树的按照如下规则生成： 如果训练集大小为N，对于每棵树而言，随机且有放回地从训练集中的抽取N个训练样本，作为该树的训练集； 如果每个样本的特征维度为M，指定一个常数m随机地从M个特征中选取m...一开始我们提到的随机森林中的“随机”就是指的这里的两个随机性。两个随机性的引入对随机森林的分类性能至关重要。...在一棵树中对于个特征都计算一次，就可以算法个特征在该树中的重要程度。我们可以计算出所有树中的特征在各自树中的重要程度。但这只能代表这些特征在树中的重要程度不能代表特征在整个森林中的重要程度。...那我们怎么计算各特征在森林中的重要程度呢?每个特征在多棵数中出现，取这个特征值在多棵树中的重要程度的均值即为该特征在森林中的重要程度。如下式： ?...随机森林分类效果的影响因素 森林中任意两棵树的相关性：相关性越大，错误率越大； 森林中每棵树的分类能力：每棵树的分类能力越强，整个森林的错误率越低。
三、随机森林的特征重要性 随机森林模型的特征重要性通常通过以下两种方式计算： 平均不纯度减少：在构建随机森林的每棵树时，每个特征的分裂都会导致某种程度的不纯度减少（例如，基尼不纯度或信息增益）。...一个特征的重要性可以被定义为它在所有树中减少的不纯度的平均值。 平均精度下降：另一种计算特征重要性的方法是通过随机排列特征值并测量这种排列对模型精度的影响。...在随机森林中，一个特征的重要性得分越高，说明该特征在模型预测中起到的作用越大。这对于理解数据、进行特征选择和解释模型预测都非常有用。 计算随机森林模型的特征重要性的示例代码。...一些创新想法： 改进模型解释性：开发一种新方法来可视化和解释随机森林中每个决策树对最终预测结果的贡献度。...例如，利用图形化工具展示不同决策树对最终预测影响力的大小和方向，帮助用户更好地理解模型背后的逻辑。 动态调整权重：传统上，随机森林中所有决策树的投票权重是相等的。
算法原理 随机森林是一种基于决策树的集成学习方法（Bagging）。它通过并行构建许多决策树，并对这些树的预测结果进行平均或多数投票，来得出最终预测。...随机森林引入了两个关键的随机性元素：一是在训练每棵树时采用不同的数据样本（数据随机：通过自助采样法），二是在分裂节点时考虑随机选取的特征子集（特征随机）。...相较于随机森林中各决策树的相互独立性，AdaBoost 展现出一种顺序训练的级联结构。在 AdaBoost 中，后续模型的训练基于前一个模型的预测结果，形成依赖关系。...在寻找最优特征方面，XGBoost 通过给特征打分来确定其重要性，采用无放回的样本选择方式以避免梯度优化时的重复抽样问题，支持子采样以提高模型训练的效率。...优点：准确性高；抑制过拟合；能处理大量的特征和数据；能处理缺失值；多功能性；易于使用 不足：模型复杂度高；模型可解释性不佳；对噪声敏感 AdaBoost 适用于二分类问题和多类别问题（通过一对多策略）。
来源：机器学习研习院本文约2000字，建议阅读8分钟本文对随机森林如何用在特征选择上做一个简单的介绍。 随机森林是以决策树为基学习器的集成学习算法。...重复步骤1到步骤2共k次，k即为随机森林中决策树的个数。 用训练得到的随机森林对测试样本进行预测，并用票选法决定预测的结果。...用随机森林进行特征重要性评估的思想其实很简单，说白了就是看看每个特征在随机森林中的每棵树上做了多大的贡献，然后取个平均值，最后比一比特征之间的贡献大小。 好了，那么这个贡献是怎么一个说法呢？...我们这里只介绍用基尼指数来评价的方法，首先对另一种方法做个简单介绍，具体可以参考文献2： 的定义为：在 RF 的每棵树中，使用随机抽取的训练自助样本建树，并计算袋外数据 OOB）的预测错误率，然后随机置换变量...X，的观测值后再次建树并计算 OOB 的预测错误率，最后计算两次 OOB 错误率的差值经过标准化处理后在所有树中的平均值即为变量 ，的置换重要性 () 我们将变量重要性评分(variable importance
4 随机森林的生成 前面提到，随机森林中有许多的分类树。我们要将一个输入样本进行分类，我们需要将输入样本输入到每棵树中进行分类。...打个形象的比喻：森林中召开会议，讨论某个动物到底是老鼠还是松鼠，每棵树都要独立地发表自己对这个问题的看法，也就是每棵树都要投票。...一开始我们提到的随机森林中的“随机”就是指的这里的两个随机性。两个随机性的引入对随机森林的分类性能至关重要。...随机森林分类效果（错误率）与两个因素有关： 森林中任意两棵树的相关性：相关性越大，错误率越大； 森林中每棵树的分类能力：每棵树的分类能力越强，整个森林的错误率越低。 ...而这样的采样特点就允许我们进行oob估计，它的计算方式如下： （note：以样本为单位） 1）对每个样本，计算它作为oob样本的树对它的分类情况（约1/3的树）； 2）然后以简单多数投票作为该样本的分类结果
在训练时，随机森林中的每棵树都会从数据点的随机样本中学习。...如果你能理解一棵单独的决策树，bagging的理念，以及随机的特征子集，那么你对随机森林的工作方式也就有了很好的理解： 随机森林将成百上千棵决策树组合在一起，在略微不同的观察集上训练每个决策树，在每棵树中仅考虑有限数量的特征来拆分节点...特征重要性（Feature Importances） 随机森林中的特征重要性表示在该特征上拆分的所有节点的基尼不纯度减少的总和。我们可以使用它来尝试找出随机森林认为最重要的预测变量。...可以从一个训练好的随机森林中提取特征重要性，并将其放入Pandas的DataFrame中，如下所示： ? 通过告诉我们哪些变量在类之间最具辨别力，特征重要性可以让我们更好地洞察问题。...我们还可以通过删除不重要的特征，来把特征重要性用于特征选择。 可视化森林中的树 最后，我们可以可视化在森林中的单个决策树。这次我们必须限制树的深度，否则它将太大而无法被转换为一幅图像。
2、设有n 个特征，则在每一棵树的每个节点处随机抽取mtry 个特征，通过计算每个特征蕴含的信息量，特征中选择一个最具有分类能力的特征进行节点分裂。...3、每棵树最大限度地生长， 不做任何剪裁 4、将生成的多棵树组成随机森林， 用随机森林对新的数据进行分类， 分类结果按树分类器投票多少而定。...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。...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...cforest函数， mtry代表在每一棵树的每个节点处随机抽取mtry 个特征，通过计算每个特征蕴含的信息量，特征中选择一个最具有分类能力的特征进行节点分裂。
随机森林能够用于分类和回归问题，可以处理大量特征，并能够帮助估计用于建模数据变量的重要性。我们先了解随机森林中森林和随机的概念。 1.1集成学习 集成学习是将多个模型进行组合来解决单一的预测问题。...因此我们采用的方法是从样本集N中有放回的随机采样选出n个样本，然后从所有特征中选出k个特征生成单个随机决策树，这便是随机森林中随机的概念。...当你要做预测的时候，新的观察值随着决策树自上而下的预测并被赋予一个预测值或标签。一旦森林中的每棵树都有了预测值或标签，所有的预测结果将被归总到一起，所有树的投票做为最终的预测结果。...随机森林算法如下所示 从样本集N中有放回随机采样选出n个样本。 从所有特征中随机选择k个特征，对选出的样本利用这些特征建立决策树(一般是CART方法)。...重复以上两步m次，生成m棵决策树，形成随机森林，其中生成的决策树不剪枝。 对于新数据，经过每棵决策树投票分类。 ? 2.CART算法 随机森林包含众多决策树，能够用于分类和回归问题。
随机森林则由许多决策树构成，每棵决策树都由随机的部分样本的部分特征进行训练，它只接受了部分的训练数据，因此每棵决策树都是一个弱学习器。...并且由于训练的样本是随机、独立地进行选取，对各棵树的训练可以并行进行，训练速度相对快。...用随机森林计算因子重要性的方法有很多种，下面介绍其中一种 1：对于随机森林中的决策树i,使用相应的OOB(Outof Bag袋外数据)数据来计算它的袋外数据误差，记为errOOB1i。...随机森林计算因子重要性-打乱 X 前 随机森林计算因子重要性-打乱 X 后 3：假设随机森林中有Ntree棵树,那么对于特征X的重要性为 之所以可以用这个表达式来作为相应特征的重要性的度量值是因为：若给某个特征随机加入噪声之后...下图是随机森林计算因子重要性的结果图。 随机森林计算因子（特征）重要性 4.2. Burota Boruta是一种特征选择算法。精确地说，它是随机森林周围的一种延伸算法。
，但每棵树依然是不一致的，这是 用”随机挑选特征进行分枝“的方法得到的随机性。...2、利用Gini系数计算特征的重要性 单棵树上特征的重要性定义为：特征在所有非叶节在分裂时加权不纯度的减少，减少的越多说明特征越重要。...---- 随机森林得到的feature_importance的原理 在随机森林中某个特征X的重要性的计算方法如下： 对于随机森林中的每一颗决策树， 使用相应的OOB(袋外数据)数据来计算它的袋外数据误差...随机地对袋外数据OOB所有样本的特征X加入噪声干扰 (就可以随机的改变样本在特征X处的值)， 再次计算它的袋外数据误差 ，记为 ....假设随机森林中有 棵树，那么对于特征X的重要性 ，之所以可以用这个表达式来作为相应特征的重要性的度量值是因为： 若给某个特征随机加入噪声之后，袋外的准确率大幅度降低，则说明这个特征对于样本的分类结果影响很大
每棵树的按照如下规则生成： 如果训练集大小为N，对于每棵树而言，随机且有放回地从训练集中的抽取N个训练样本，作为该树的训练集； 如果每个样本的特征维度为M，指定一个常数m随机地从M个特征中选取m...一开始我们提到的随机森林中的“随机”就是指的这里的两个随机性。两个随机性的引入对随机森林的分类性能至关重要。...随机森林分类效果的影响因素 森林中任意两棵树的相关性：相关性越大，错误率越大； 森林中每棵树的分类能力：每棵树的分类能力越强，整个森林的错误率越低。...其实，该缺失值填补过程类似于推荐系统中采用协同过滤进行评分预测，先计算缺失特征与其他特征的相似度，再加权得到缺失值的估计，而随机森林中计算相似度的方法（数据在决策树中一步一步分类的路径）乃其独特之处。...随机森林中OOB是如何计算的，它有什么优缺点？
在得到森林之后，当对一个新的样本进行判断或预测的时候，让森林中的每一棵决策树分别进行判断，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。...2.2、待选特征的随机选取 与数据集的随机选取类似，随机森林中的子树的每一个分裂过程并未用到所有的待选特征，而是从所有的待选特征中随机选取一定的特征，之后再在随机选取的特征中选取最优的特征。...这样能够使得随机森林中的决策树都能够彼此不同，提升系统的多样性，从而提升分类性能。以下图为例来说明随机选取待选特征的方法。 ...左边是一棵决策树的特征选取过程，通过在待选特征中选取最优的分裂特征（利用决策树的ID3算法，C4.5算法，CART算法等等），完成分裂。右边是一个随机森林中的子树的特征选取过程。...而随机森林也是进行bootstrap抽样，但它与bagging的区别是：在生成每棵树的时候，每个节点变量都仅仅在随机选出的少数变量中产生。
一、简介 作为集成学习中非常著名的方法，随机森林被誉为“代表集成学习技术水平的方法”，由于其简单、容易实现、计算开销小，使得它在现实任务中得到广泛使用，因为其来源于决策树和bagging，决策树我在前面的一篇博客中已经详细介绍...而且包外样本还可以在一些特定的算法上实现较为实用的功能，例如当基学习器是决策树时，可使用保外样本来辅助剪枝，或用于估计决策树中各结点的后验概率以辅助对零训练样本节点的处理；当基学习器是神经网络时，可以用包外样本来辅助进行早停操作...，而在随机森林中，对基决策树的每个结点，先从该结点的属性集合中随机选择一个包含k个属性的子集，再对该子集进行基于信息准则的划分属性选择；这里的k控制了随机性的引入程度；若令k=d，则基决策树的构建与传统决策树相同...随机森林对Bagging只做了小小的改动，但是与Bagging中基学习器的“多样性”仅通过样本扰动（即改变采样规则）不同，随机森林中基学习器的多样性不仅来自样本扰动，还来自属性扰动，这就使得最终集成的泛化性能可通过个体学习器之间差异度的增加而进一步提升...，也就减少了过拟合的可能，也在一定程度上缩短了训练时间； maxnodes：每颗基决策树允许产生的最大的叶结点数量，缺省时则每棵树无限制生长； importance：逻辑型变量，控制是否计算每个变量的重要程度
（所有模型的重要性相同） Boosting（提升法） boosting的算法过程如下： 对于训练集中的每个样本建立权值wi，表示对每个样本的关注度。...若A为空集，即没有特征作为划分依据，则T为单节点树，并将D中实例数最大的类Ck作为该结点的类标记，返回T 否则，计算A中各特征对D的信息增益(ID3)/信息增益比(C4.5)，选择信息增益最大的特征Ag...使得随机森林有很好的抗噪声能力 能处理很高维度的数据，并且不用做特征选择 既能处理离散型数据，也能处理连续型数据，数据集无需规范化 训练速度快，可以得到变量重要性排序 容易实现并行化 随机森林的缺点...： 当随机森林中的决策树个数很多时，训练时需要的空间和时间会较大 随机森林模型还有许多不好解释的地方，有点算个黑盒模型 与上面介绍的Bagging过程相似，随机森林的构建过程大致如下： 从原始训练集中使用...n，那么每次分裂时根据信息增益/信息增益比/基尼指数选择最好的特征进行分裂 每棵树都一直这样分裂下去，直到该节点的所有训练样例都属于同一类。
一般情况下，数据集的特征成百上千，因此有必要从中选取对结果影响较大的特征来进行进一步建模，相关的方法有：主成分分析、lasso等，这里我们介绍的是通过随机森林来进行筛选。...用随机森林进行特征重要性评估的思想比较简单，主要是看每个特征在随机森林中的每棵树上做了多大的贡献，然后取平均值，最后比较不同特征之间的贡献大小。...衍生知识点：权重随机森林的应用（用于增加小样本的识别概率，从而提高总体的分类准确率） 随机森林/CART树在使用时一般通过gini值作为切分节点的标准，而在加权随机森林（WRF）中，权重的本质是赋给小类较大的权重...也就是给小类更大的惩罚。权重的作用有2个，第1点是用于切分点选择中加权计算gini值，表达式如下： ?...通过sklearn中的随机森林返回特征的重要性： ? 举个样例： ? sklearn.metrics中的评估方法介绍： ?
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
腾讯会议
云直播
对象存储
