隨機(jī)森林
關(guān)注創(chuàng)建者：iStructure 創(chuàng)建時(shí)間：2023-02-10
隨機(jī)森林的視頻教程
九分鐘快速學(xué)會(huì)使用python實(shí)現(xiàn)隨機(jī)森林數(shù)據(jù)訓(xùn)練和預(yù)測(cè)（附代碼）
介紹了一個(gè)典型的利用python進(jìn)行隨機(jī)森林訓(xùn)練和預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)的代碼，可以幫助大家迅速掌握隨機(jī)森林的應(yīng)用。
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十分鐘掌握matlab實(shí)現(xiàn)隨機(jī)森林代碼（新手超友好！）
介紹了使用matlab實(shí)現(xiàn)隨機(jī)森林的詳細(xì)步驟和具體的程序，希望對(duì)大家有所幫助。
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十分鐘快速掌握決策樹(shù)與隨機(jī)森林原理
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隨機(jī)森林的實(shí)例教程
從相關(guān)系數(shù)看來(lái)， 單個(gè)特征與疲勞駕駛的相關(guān)度不高.
2.4 疲勞駕駛識(shí)別(隨機(jī)森林)
隨機(jī)森林(Random Forest，RF) 是一種基于分類(lèi)樹(shù)的集成學(xué)習(xí)算法， 由 Breiman于 2001 年提出 .隨機(jī)森林是由隨機(jī)子空間算法和裝袋算法集成的一種算法， 其基本原理是通過(guò)隨機(jī)采樣特征和樣本， 生成很多決策樹(shù)， 每一顆決策樹(shù)是不相關(guān)的，將多棵決策樹(shù)組合在一起就形成森林. 通過(guò)各決策樹(shù)進(jìn)行投票決策， 最終選擇多數(shù)投票(Bagging)的策略來(lái)決定結(jié)果 .
具體的算法步驟如下：
(1) 記原始訓(xùn)練集中有 M 個(gè)特征，樣本總數(shù)為N . 采用 Bootstrap抽樣技術(shù)，從訓(xùn)練集中抽取 N 個(gè)樣本形成訓(xùn)練子集.
(2) 隨 機(jī) 選 取 m 個(gè) 特 征 作 為 特 征 子 集( m≤M )， 從這 m 個(gè)特征中選擇最優(yōu)的切分點(diǎn)再做節(jié)點(diǎn)分裂， 直到節(jié)點(diǎn)的所有訓(xùn)練樣例都屬于同一類(lèi). 節(jié)點(diǎn)通常按基尼指數(shù)、信息增益率、均方差等規(guī)則分裂，且在分裂過(guò)程中完全分裂不剪枝.
(3) 重復(fù)(1)、(2)步驟 k 次即可得到由 k 棵決策樹(shù)構(gòu)建而成的隨機(jī)森林.
(4) 使用隨機(jī)森林進(jìn)行決策. 若設(shè) x 代表測(cè)試樣本， k 代表決策樹(shù)數(shù)量， h i 代表單棵決策樹(shù)，i∈ { 1,…,k }， Y 代表輸出變量即分類(lèi)標(biāo)簽, I 為指示性函數(shù)， H 為隨機(jī)森林模型，則決策公式 [16] 為
基于采集的車(chē)輛運(yùn)行數(shù)據(jù)(檔位、速度、油門(mén)踏板開(kāi)度、剎車(chē)踏板開(kāi)度、時(shí)間等)， 共提取了駕駛行為特征 18 項(xiàng). 隨機(jī)森林在處理高維特征的樣本數(shù)據(jù)時(shí)， 通常能得到極好的準(zhǔn)確率.
且在訓(xùn)練完之后，隨機(jī)森林能夠給出特征重要度的排名 . 隨機(jī)森林算法還具有很強(qiáng)的抗干擾能力 .
展開(kāi) 1.熵、聯(lián)合熵、條件熵、KL散度、互信息（1）最大似然估計(jì)與最大熵模型
（2）ID3、C4.5、CART詳解
（3）決策樹(shù)的正則化
（4）預(yù)剪枝和后剪枝
（5）Bagging
（6）隨機(jī)森林
（7）不平衡數(shù)據(jù)集的處理
（8）利用隨機(jī)森林做特征選擇
（9）使用隨機(jī)森林計(jì)算樣本相似度
（10）異常值檢測(cè)
代碼和案例實(shí)踐：
1.隨機(jī)森林與特征選擇
2.決策樹(shù)應(yīng)用于回歸
3.多標(biāo)記的決策樹(shù)回歸
4.決策樹(shù)和隨機(jī)森林的可視化
5.葡萄酒數(shù)據(jù)集的決策樹(shù)/隨機(jī)森林分類(lèi)
6.泰坦尼克乘客存活率估計(jì)
第
四
節(jié)
SVM
1.線性可分支持向量機(jī)
（1）軟間隔
（2）損失函數(shù)的理解
（3）核函數(shù)的原理和選擇
（4）SMO算法
（5）支持向量回歸SVR
（6）多分類(lèi)SVM
代碼和案例實(shí)踐：
1.原始數(shù)據(jù)和特征提取
2.調(diào)用開(kāi)源庫(kù)函數(shù)完成SVM
3.葡萄酒數(shù)據(jù)分類(lèi)
4.數(shù)字圖像的手寫(xiě)體識(shí)別
5.MNIST手寫(xiě)體識(shí)別
6.SVR用于時(shí)間序列曲線預(yù)測(cè)
7.SVM、Logistic回歸、隨機(jī)森林三者的橫向比較
第
五
節(jié)
聚類(lèi)算法
1.無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)之聚類(lèi)算法
（1）聚類(lèi)的基本概念
（2）聚類(lèi)的評(píng)價(jià)
（3）扁平聚類(lèi)及 k-Means、k-Means++算法
（4）層次聚類(lèi)及 HAC 算法
（5）其他聚類(lèi)算法(DBSCAN/SOM/譜聚類(lèi))
代碼和案例實(shí)踐：
1.鳶尾花聚類(lèi)分析
2.社交網(wǎng)絡(luò)人群分析
3.銀行客戶分組與畫(huà)像
第
六
節(jié)
展開(kāi) 它基于bootstrap aggregation,bootstrap 是一種使用替換方法從集合中抽取隨機(jī)樣本的抽樣技術(shù)。aggregation則是利用將幾個(gè)預(yù)測(cè)結(jié)合起來(lái)產(chǎn)生最終預(yù)測(cè)的過(guò)程。
隨機(jī)森林是利用Bagging的最著名和最常用的模型之一。它由大量的決策樹(shù)組成，這些決策樹(shù)作為一個(gè)整體運(yùn)行。它使用Bagging和特征隨機(jī)性的概念來(lái)創(chuàng)建每棵獨(dú)立的樹(shù)。每棵決策樹(shù)都是從數(shù)據(jù)中隨機(jī)抽取樣本進(jìn)行訓(xùn)練。在隨機(jī)森林中，我們最終得到的樹(shù)不僅接受不同數(shù)據(jù)集的訓(xùn)練，而且使用不同的特征來(lái)預(yù)測(cè)結(jié)果。
Bagging通常有兩種類(lèi)型——決策樹(shù)的集合(稱(chēng)為隨機(jī)森林)和決策樹(shù)以外的模型的集合。兩者的工作原理相似，都使用聚合方法生成最終預(yù)測(cè)，唯一的區(qū)別是它們所基于的模型。在sklearn中，我們有一個(gè)BaggingClassifier類(lèi)，用于創(chuàng)建除決策樹(shù)以外的模型。
Boosting
增強(qiáng)集成方法通過(guò)重視先前模型的錯(cuò)誤，將弱學(xué)習(xí)者轉(zhuǎn)化為強(qiáng)學(xué)習(xí)者。Boosting以順序的方式實(shí)現(xiàn)同構(gòu)ML算法，每個(gè)模型都試圖通過(guò)減少前一個(gè)模型的誤差來(lái)提高整個(gè)過(guò)程的穩(wěn)定性。
在訓(xùn)練n+1模型時(shí)，數(shù)據(jù)集中的每個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)都被賦予了相等的權(quán)重，這樣被模型n錯(cuò)誤分類(lèi)的樣本就能被賦予更多的權(quán)重（重要性）。誤差從n個(gè)學(xué)習(xí)者傳遞給n+1個(gè)學(xué)習(xí)者，每個(gè)學(xué)習(xí)者都試圖減少誤差。
ADA Boost是使用Boost生成預(yù)測(cè)的最基本模型之一。ADA boost創(chuàng)建一個(gè)決策樹(shù)樁森林(一個(gè)樹(shù)樁是一個(gè)只有一個(gè)節(jié)點(diǎn)和兩個(gè)葉子的決策樹(shù))，不像隨機(jī)森林創(chuàng)建整個(gè)決策樹(shù)森林。它給分類(lèi)錯(cuò)誤的樣本分配更高的權(quán)重，并繼續(xù)訓(xùn)練模型，直到得到較低的錯(cuò)誤率。
Stacking
Stacking也被稱(chēng)為疊加泛化，是David H.
展開(kāi) 下面是auto-sklearn可以從決策樹(shù)、高斯樸素貝葉斯、梯度增強(qiáng)、kNN、LDA、SVM、隨機(jī)森林和線性分類(lèi)器(SGD)中選擇的一些分類(lèi)器。在預(yù)處理步驟上，它支持以下幾個(gè)方面:內(nèi)核主成分分析，選擇百分位數(shù)，選擇率，一熱編碼，歸位，平衡，縮放，特征聚集，等等。同樣，從通過(guò)組合現(xiàn)有特性來(lái)豐富數(shù)據(jù)集的角度來(lái)看，這些都不能理解為特性工程步驟。
有些算法會(huì)自動(dòng)地通過(guò)一系列不同的變量配置來(lái)優(yōu)化某些指標(biāo)。這類(lèi)似于尋找可變的重要性。通常，通過(guò)理解變量存在的上下文和域，人們可以很好地完成這項(xiàng)工作。例如:“夏季銷(xiāo)量增加”或“最昂貴的商品來(lái)自西倫敦居民”。這些變量可以由人類(lèi)領(lǐng)域?qū)＜易匀坏匕凳境鰜?lái)。然而，還有另一種方法來(lái)理解一個(gè)變量的重要性，那就是看這個(gè)變量在統(tǒng)計(jì)上有多重要。這是由決策樹(shù)(使用所謂的基尼指數(shù)或信息增益)等算法自動(dòng)完成的。隨機(jī)森林也這樣做，但與決策樹(shù)不同，隨機(jī)森林運(yùn)行多個(gè)決策樹(shù)，以創(chuàng)建引入了隨機(jī)性的多個(gè)模型。
對(duì)于時(shí)間序列數(shù)據(jù)，我們傾向于討論汽車(chē)。R中的arima包使用AIC作為優(yōu)化指標(biāo)。自動(dòng)生成的算法。arima在后臺(tái)使用Hyndman-Khandakar來(lái)實(shí)現(xiàn)這一點(diǎn)，在下面的OText書(shū)中有詳細(xì)的解釋。
如前所述，H2O無(wú)人駕駛AI可以用于自動(dòng)化特征工程。它還可以用來(lái)自動(dòng)訓(xùn)練多個(gè)算法在同一時(shí)間。這是由h2o實(shí)現(xiàn)的。automl包。它可以自動(dòng)訓(xùn)練您的數(shù)據(jù)使用多種不同的算法與不同的參數(shù)，如GLM, Xgboost隨機(jī)森林，深度學(xué)習(xí)，集成模型，等等。
DataRobot還可以用于同時(shí)自動(dòng)訓(xùn)練多個(gè)算法。這是通過(guò)使用經(jīng)DataRobot科學(xué)家調(diào)整過(guò)的模型實(shí)現(xiàn)的，因此能夠使用預(yù)先設(shè)置的超參數(shù)運(yùn)行幾十個(gè)模型。它最終會(huì)選擇一個(gè)準(zhǔn)確率最高的算法。
展開(kāi) 展（無(wú)）開(kāi)（聊）說(shuō)，模型訓(xùn)練過(guò)程分別基于對(duì)數(shù)正態(tài)函數(shù)分布、廣義帕累托分布和H2018模型三種函數(shù)形式，擬合算法采用了DTEmpower內(nèi)置的隨機(jī)森林、多項(xiàng)式、K近鄰回歸和多層感知器四種機(jī)器學(xué)習(xí)算法。
訓(xùn)練完成后，再采用納什效率系數(shù)（Nash efficiency coefficient）等多個(gè)參數(shù)對(duì)模型的準(zhǔn)確性進(jìn)行評(píng)判。
明白了吧？別緊張，不明白沒(méi)事（我也不懂。
最終論文得出結(jié)論：利用隨機(jī)森林算法訓(xùn)練的H2018模型，性能優(yōu)異（superior performance），即可利用降水?dāng)?shù)據(jù)預(yù)測(cè)同區(qū)域的河流流量。
是不是不！明！覺(jué)！厲！
包括水利行業(yè)在內(nèi)的各行各業(yè)，無(wú)時(shí)無(wú)刻不在產(chǎn)生數(shù)據(jù)。俗話說(shuō)數(shù)據(jù)是天數(shù)據(jù)是地，數(shù)據(jù)是個(gè)大金礦，如何從或微量或海量的數(shù)據(jù)中挖掘價(jià)值，就很考驗(yàn)技術(shù)人員的智慧了。
我司的DTEmpower就是一把金鏟鏟。別擔(dān)心不會(huì)用，圖形化、零編碼建模，拖拽、拉線就完事了。
數(shù)據(jù)清理、特征生成、敏感性分析和模型訓(xùn)練等各環(huán)節(jié)都有豐富的AI算法，零基礎(chǔ)小白也能快速挖掘得到優(yōu)秀漂亮的數(shù)據(jù)模型。
軟件開(kāi)發(fā)不容易，同事們熬夜加班更不容易，頭發(fā)都快沒(méi)了。
但談錢(qián)實(shí)在傷感情，你免費(fèi)拿去用吧……唉。
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隨機(jī)森林的最新內(nèi)容
XGBoost 工作原理詳解4個(gè)月前
XGBoost 工作原理詳解
傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)模型（如決策樹(shù)和隨機(jī)森林）易于解釋?zhuān)趶?fù)雜數(shù)據(jù)集上往往難以保證準(zhǔn)確性。XGBoost（Extreme Gradient Boosting 的縮寫(xiě)）是一種先進(jìn)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，專(zhuān)為實(shí)現(xiàn)高效性、快速性和高性能而設(shè)計(jì)。
基于機(jī)器學(xué)習(xí)模型（如LSTM、隨機(jī)森林）分析歷史數(shù)據(jù)，識(shí)別隱性劣化趨勢(shì)，可提前數(shù)小時(shí)至數(shù)天預(yù)警。
■ 高性能運(yùn)行引擎：支持萬(wàn)級(jí)模型并發(fā)分析運(yùn)算、優(yōu)化調(diào)度、控制指令下發(fā)，支持模型在線調(diào)試、熱更新。部署方式靈活，滿足多種場(chǎng)景部署需求，同時(shí)支持國(guó)產(chǎn)服務(wù)器、系統(tǒng)應(yīng)用。
初篩模型時(shí)，我們基于預(yù)測(cè)場(chǎng)景選取了貝葉斯、隨機(jī)森林和深度學(xué)習(xí)等模型，發(fā)現(xiàn)貝葉斯模型的調(diào)優(yōu)效果較好，后續(xù)便基于貝葉斯算法對(duì)算子和模型參數(shù)進(jìn)行微調(diào)。
在建模細(xì)節(jié)方面，考慮到數(shù)據(jù)分布不平衡的情況，我們從數(shù)據(jù)和算法層面進(jìn)行調(diào)整。在數(shù)據(jù)層面，采用采樣技術(shù)調(diào)節(jié)OK和NG樣本的占比；在算法層面，運(yùn)用代價(jià)敏感學(xué)習(xí)賦予懲罰系數(shù)，以調(diào)控漏放率。
初篩模型時(shí)，我們基于預(yù)測(cè)場(chǎng)景選取了貝葉斯、隨機(jī)森林和深度學(xué)習(xí)等模型，發(fā)現(xiàn)貝葉斯模型的調(diào)優(yōu)效果較好，后續(xù)便基于貝葉斯算法對(duì)算子和模型參數(shù)進(jìn)行微調(diào)。
在建模細(xì)節(jié)方面，考慮到數(shù)據(jù)分布不平衡的情況，我們從數(shù)據(jù)和算法層面進(jìn)行調(diào)整。在數(shù)據(jù)層面，采用采樣技術(shù)調(diào)節(jié)OK和NG樣本的占比；在算法層面，運(yùn)用代價(jià)敏感學(xué)習(xí)賦予懲罰系數(shù)，以調(diào)控漏放率。
在 Qgis 中開(kāi)發(fā)高分辨率 Rusle 模型11個(gè)月前
您將獲得以下方面的實(shí)用技能：SAGA 中的地形預(yù)處理和 LS 因子推導(dǎo)在隨機(jī)森林的 Google Earth Engine 中為 C 因子定義土地利用和土地覆蓋分類(lèi)在 QGIS 和 Google Earth Pro 中分配土壤和保護(hù)值組合所有圖層以生成最終的侵蝕風(fēng)險(xiǎn)地圖我們將創(chuàng)建自己的地圖，并在可用時(shí)使用全球開(kāi)源數(shù)據(jù)。
集成學(xué)習(xí)算法里，RandomForest隨機(jī)森林算法很有代表性，它最顯著的優(yōu)點(diǎn)是抗過(guò)擬合能力強(qiáng)。
所謂過(guò)擬合，指的是模型在訓(xùn)練數(shù)據(jù)上表現(xiàn)非常好，精度很高。但遇到新數(shù)據(jù)，精度就崩了。
除了抗過(guò)擬合，隨機(jī)森林算法的魯棒性也很強(qiáng)。如果數(shù)據(jù)存在異常值，模型也不會(huì)有明顯的精度下降。
當(dāng)然凡事都有兩面性。隨機(jī)森林算法的缺點(diǎn)之一就是模型訓(xùn)練過(guò)程的計(jì)算量大，而且得到的模型是一個(gè)黑箱模型。
基于機(jī)器學(xué)習(xí)模型（如LSTM、隨機(jī)森林）分析歷史數(shù)據(jù)，識(shí)別隱性劣化趨勢(shì)，可提前數(shù)小時(shí)至數(shù)天預(yù)警。
■ 高性能運(yùn)行引擎：支持萬(wàn)級(jí)模型并發(fā)分析運(yùn)算、優(yōu)化調(diào)度、控制指令下發(fā)，支持模型在線調(diào)試、熱更新。部署方式靈活，滿足多種場(chǎng)景部署需求，同時(shí)支持國(guó)產(chǎn)服務(wù)器、系統(tǒng)應(yīng)用。
展（無(wú)）開(kāi)（聊）說(shuō)，模型訓(xùn)練過(guò)程分別基于對(duì)數(shù)正態(tài)函數(shù)分布、廣義帕累托分布和H2018模型三種函數(shù)形式，擬合算法采用了DTEmpower內(nèi)置的隨機(jī)森林、多項(xiàng)式、K近鄰回歸和多層感知器四種機(jī)器學(xué)習(xí)算法。
訓(xùn)練完成后，再采用納什效率系數(shù)（Nash efficiency coefficient）等多個(gè)參數(shù)對(duì)模型的準(zhǔn)確性進(jìn)行評(píng)判。
明白了吧？別緊張，不明白沒(méi)事（我也不懂。
可以使用傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法（如支持向量機(jī)、決策樹(shù)、隨機(jī)森林）或深度學(xué)習(xí)方法（如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）進(jìn)行分類(lèi)。應(yīng)用領(lǐng)域：紡織工業(yè)，用于評(píng)估纖維的質(zhì)量，如強(qiáng)度、柔軟度和耐久性。生物醫(yī)學(xué)，在組織工程中分析細(xì)胞外基質(zhì)的纖維結(jié)構(gòu)。材料科學(xué)，研究復(fù)合材料中的纖維排列和取向。法醫(yī)學(xué)，通過(guò)分析纖維來(lái)輔助犯罪現(xiàn)場(chǎng)調(diào)查。
在自動(dòng)駕駛系統(tǒng)中，過(guò)濾可以通過(guò)傳統(tǒng)的信號(hào)處理方法（如卡爾曼濾波器、中值濾波器等）或機(jī)器學(xué)習(xí)算法（如支持向量機(jī)、隨機(jī)森林等）實(shí)現(xiàn)，從而提高模型的準(zhǔn)確性和穩(wěn)定性。歸一化技術(shù)可以將來(lái)自不同傳感器和數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)統(tǒng)一到一個(gè)共同的尺度上，以消除數(shù)據(jù)分布的差異。這樣可以簡(jiǎn)化模型的訓(xùn)練過(guò)程，加快收斂速度，并提高模型的可靠性。
