数据分析：随机森林的原理及matlab和python实现
随机森林(Random Forest)是一种常用的机器学习算法，属于集成学习(Ensemble Learning)的一种。它的基本原理是将多个决策树组合成一个强大的分类器或回归器。
随机森林的实现步骤如下：
- 随机选择一部分样本（有放回地抽样，即bootstrap采样），构成一个训练集。
- 随机选择一部分特征，构成一个候选特征集合。
- 用选定的特征和训练集训练一个决策树模型。
- 重复上述过程，构造多棵决策树。
- 针对分类问题，采用投票法来决定最终的分类结果，即让每个决策树投票，选择得票最多的类别作为最终结果。对于回归问题，采用平均法来确定最终的预测值。
随机森林的优点有：
- 随机森林在处理高维数据时表现良好。
- 随机森林对于异常值不敏感。
- 随机森林可以同时处理分类和回归问题。
随机森林的缺点有：
- 随机森林对于噪声数据敏感。
- 随机森林需要一定的计算资源和时间，训练时间比较长。
- 随机森林的结果不容易解释，很难说明哪些特征对结果的影响最大
python版本实现：
# 随机森林分类from sklearn.ensemble import RandomForestClassifierrfc = RandomForestClassifier(n_estimators=10, max_depth=5)rfc.fit(X_train, y_train)y_pred = rfc.predict(X_test)# 随机森林回归from sklearn.ensemble import RandomForestRegressorrfr = RandomForestRegressor(n_estimators=10, max_depth=5)rfr.fit(X_train, y_train)y_pred = rfr.predict(X_test)
matlab版本实现
% 加载数据load fisheriris% 划分训练集和测试集rng(1) % 设置随机数种子，保证结果可重复cv = cvpartition(species,'HoldOut',0.3);idxTrain = training(cv); % 训练集索引idxTest = test(cv); % 测试集索引Xtrain = meas(idxTrain,:);Ytrain = species(idxTrain);Xtest = meas(idxTest,:);Ytest = species(idxTest);% 训练随机森林numTrees = 50;b = TreeBagger(numTrees,Xtrain,Ytrain,'Method','classification','OOBPredictorImportance','on','OOBVarImp','on','MinLeafSize',5,'NumPredictorsToSample','all');% 预测测试集Ypred = predict(b,Xtest);% 评估分类器性能ConfMat = confusionmat(Ytest,Ypred);accuracy = sum(diag(ConfMat))/sum(ConfMat(:));
THE END
