隨機(jī)森林算法模型原理

每棵樹的預(yù)測結(jié)果進(jìn)行平均(回歸問題)或投票(分類問題),從而得到最終節(jié)點(diǎn)表示一個(gè)特征，每個(gè)葉節(jié)點(diǎn)表示一個(gè)類別(分類問題)或一個(gè)數(shù)值(回歸問題)。Bagging(自助采樣法):隨機(jī)森林使用Bagging技術(shù)，即自助采樣法。在應(yīng)用場景#導(dǎo)入所需的庫fromsklearn.modfromsklearn.ensembleimportRandomForestfromsklearn.metricsimport#創(chuàng)建一個(gè)隨機(jī)數(shù)據(jù)集ormative=10,n_classes=2,X_train,X_test,y_train,y_test=train_test_split(X,y,test_size=0.3,random_st#創(chuàng)建一個(gè)隨機(jī)森林分類器rf=RandomForestClassifier(random_state=42)#設(shè)置要調(diào)整的參數(shù)'max_features':['auto'}grid_search=GridSearchCV(estimator=rf,param_grid=param_grid,grid_search.fit(X_tr#獲取最佳參數(shù)best_params=grid_search.best_params_best_rf=RandomForestClassifier(**best_params,random_state=42)best_rf.fit(X_train,y_tra#在測試集上進(jìn)行預(yù)測y_pred=best_rf.predictaccuracy=accuracy_score(y_test,y_pred)#特征重要性可視化feature_importances=best_rf.indices=np.argsort(featuplt.figure(figsize=(12,plt.title("Featureplt.bar(range(X.shape[1]),feature_importances[indiplt.xticks(range(X.shape[1]),indices)plt.xlim([-1,X.shape[1]plt.show()整個(gè)代碼說明的是，如何使用隨機(jī)森林進(jìn)行分類任務(wù)。首先創(chuàng)建一個(gè)隨機(jī)數(shù)據(jù)集，然后將數(shù)據(jù)集劃分為訓(xùn)練集和測試集。然后使用GridSearchCV來搜索最佳參數(shù)。最后，使用最佳參數(shù)重新構(gòu)建隨機(jī)森林模型，并在測試集上進(jìn)行預(yù)測。特征重要性圖表顯示了每個(gè)特征對模型的貢獻(xiàn)