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隨機森林（RF, RandomForest）介紹
2016-05-04
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隨機森林（RF, RandomForest）介紹

隨機森林（RF, RandomForest）包含多個決策樹的分類器，并且其輸出的類別是由個別樹輸出的類別的眾數(shù)而定。通過自助法（boot-strap）重采樣技術(shù)，不斷生成訓練樣本和測試樣本，由訓練樣本生成多個分類樹組成的隨機森林，測試數(shù)據(jù)的分類結(jié)果按分類樹投票多少形成的分數(shù)而定。

隨機森林以隨機的方式建立一個森林，森林里有很多決策樹，且每棵樹之間無關(guān)聯(lián)，當有一個新樣本進入后，讓森林中每棵決策樹分別各自獨立判斷，看這個樣本應該屬于哪一類（對于分類算法）。然后看哪一類被選擇最多，就選擇預測此樣本為那一類。

→ 每個節(jié)點處隨機選擇特征進行分支。

利用bootstrap重抽樣方法，從原始樣本中抽出多個樣本，對每個bootstrap樣本進行決策樹建模。

主要思想是bagging并行算法，用很多弱模型組合出一種強模型。

一、隨機決策樹的構(gòu)造

建立每棵決策樹的過程中，有2點：采樣與完全分裂。首先是兩個隨機采樣的過程，RF要對輸入數(shù)據(jù)進行一下行（樣本）、列（特征）采樣，對于行采樣（樣本）采用有放回的方式，也就是在采樣得到的樣本中可以有重復。從M個特征中（列采樣）出m特征。之后就是用完全分裂的方式建立出決策樹。

一般決策樹會剪枝，但這里采用隨機化，就算不剪枝也不會出現(xiàn)“過擬合”現(xiàn)象。

二、隨機森林的構(gòu)造

1.有N個樣本，則有放回地隨機選擇N個樣本（每次取1個，放回抽樣）。這選擇好了的N各樣本用來訓練一個決策樹，作為決策樹根節(jié)點處的樣本。

2.當每個樣本有M個屬性時，在決策樹的每個節(jié)點需要分裂時，隨機從這M個屬性中選取出m個屬性，滿足條件m<<M。然后從這m個屬性中采用某種策略（如信息增益）來選擇一個屬性，作為該節(jié)點的分裂屬性。

3.決策樹形成過程中，每個節(jié)點都要按照步驟2來分裂（很容易理解，如果下一次該節(jié)點選出來的那一個屬性是剛剛父節(jié)點分裂時用過的屬性，則該節(jié)點已經(jīng)達到了葉子節(jié)點，無需繼續(xù)分裂）。一直到不能再分裂為止，注意整個決策樹形成過程中沒有剪枝。

4.按步驟1-3建立大量決策樹，如此形成RF。

（從上面步驟可以看出，RF的隨機性體現(xiàn)在每棵樹的訓練樣本是隨機的，樹中每個節(jié)點的分類屬性也是隨機選擇的，有了這兩個隨機的保證，RF就不會產(chǎn)生過擬合現(xiàn)象了）

三、隨機森林參數(shù)

隨機森林有2個重要參數(shù)：一是樹節(jié)點預選變量個數(shù)，二是隨機森林中樹的個數(shù)（m的大小）

RF中有2個要人為控制的參數(shù)：1.森林中樹的數(shù)量，一般建議取很大；2.m的大小，推薦m的值為M的均方根。

四、RF性能及優(yōu)缺點

優(yōu)點：

1.很多的數(shù)據(jù)集上表現(xiàn)良好；

2.能處理高維度數(shù)據(jù)，并且不用做特征選擇；

3.訓練完后，能夠給出那些feature比較重要；

4.訓練速度快，容易并行化計算。

缺點：

1.在噪音較大的分類或回歸問題上會出現(xiàn)過擬合現(xiàn)象；

2.對于不同級別屬性的數(shù)據(jù)，級別劃分較多的屬性會對隨機森林有較大影響，則RF在這種數(shù)據(jù)上產(chǎn)出的數(shù)值是不可信的。

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