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作者 |PythosLabs
编译 |VK
起源 |Towards Data Science
这篇文章是对于什么的
在本文中，咱们将理解随机森林算法是如何在外部工作的。为了真正了解它，理解一下决策树分类器可能会有帮忙。但这并不齐全是必须的。
留神 ：咱们不波及建模中波及的预处理或特色工程步骤，只查看当咱们应用 sklearn 的 RandomForestClassifier 包调用.fit() 和.transform()办法时，算法中会产生什么。
随机森林
随机森林是一种基于树的算法。它是多种不同品种的随机树的汇合。模型的最终值是每棵树产生的所有预测 / 预计的平均值。
包
咱们将以 sklearn 的 RandomForestClassifier 为根底
sklearn.ensemble.RandomForestClassifier数据
为了阐明这一点，咱们将应用上面的训练数据。
注：年龄、血糖程度、体重、性别、吸烟，… f98、f99 都是自变量或特色。
糖尿病 (Diabetic) 是咱们必须预测的 y 变量 / 因变量。
外部到底产生了什么
有了这些根本信息，让咱们开始并了解咱们将这个训练集传递给算法会产生什么…
步骤 1 -Bootstrapping
一旦咱们将训练数据提供给 RandomForestClassifier 模型，它（该算法）会随机抉择一组行。这个过程称为 Bootstrapping。对于咱们的示例，假如它抉择 m 个记录。
留神 - 要抉择的行数可由用户在超参数 - max_samples 中提供）
留神 - 一行可能被屡次选中
步骤 2 - 为子树抉择特色
当初，RF 随机抉择一个子集的特色 / 列。为了简略起见，咱们抉择了 3 个随机特色。
留神，在你的超参数 max_features 中你能够管制这个数字，例如上面的代码
import sklearn.ensemble.RandomForestClassifier
my_rf = RandomForestClassifier(max_features=8)步骤 3 - 抉择根节点
一旦抉择了 3 个随机特色，算法将对 m 个记录（从步骤 1 开始）进行决策树的拆分，并疾速计算度量值。
这个度量能够是 gini，也能够是熵。
criterion = 'gini' #(or 'entropy' . default= 'gini’)选取基尼 / 熵值最小的随机特色作为根节点。
记录在此节点的最佳拆分点进行拆分。
步骤 4 - 抉择子节点
该算法执行与步骤 2 和步骤 4 雷同的过程，并抉择另一组 3 个随机特色。（3 是咱们指定的数字 - 你能够抉择你喜爱的 - 或者让算法来抉择最佳数字）
它依据条件（gini/ 熵），抉择哪个特色将进入下一个节点 / 子节点，而后在这里进一步宰割。
步骤 5 - 进一步拆分并创立子节点
持续抉择特色（列）以抉择其余子节点
此过程持续（步骤 2、4）抉择随机特色并拆分节点，直到呈现以下任一状况
- a）已用完要拆分的行数
- b）拆分后的基尼 / 熵没有缩小
当初你有了第一个“迷你决策树”。
应用随机抉择的行（记录）和列（特色）创立的第一个迷你决策树
第 6 步 - 创立更多迷你决策树
算法返回到你的数据并执行步骤 1 - 5 以创立第二个“迷你树”
这是咱们应用另一组随机抉择的行和列创立的第二个迷你树
第 7 步 - 树成林
一旦达到默认值 100 棵树（当初有 100 棵迷你决策树），模型就实现了 fit()过程。
留神???? 你能够指定要在超参数中生成的树的数量（n_estimators）
import sklearn.ensemble.RandomForestClassifier
my_rf = RandomForestClassifier(n_estimators=300)
当初你有一个由随机创立的迷你树组成的森林（因而得名 Random Forest）
第 7 步 - 推理
当初让咱们预测一个看不见的数据集（测试数据集）中的值
为了推断（通常称为预测 / 评分）测试数据，该算法将记录传递到每个迷你树中。
记录中的值依据每个节点示意的变量遍历迷你树，最终达到一个叶节点。基于该记录完结的叶节点的值（在训练期间决定的），该迷你树被调配一个预测输入。
相似地，雷同的记录通过所有的 100 个小决策树，并且每 100 个树都有一个预测输入。这个记录的最终预测值是通过对这 100 棵小树的简略投票来计算的。
当初咱们有了对单个记录的预测。
该算法依照雷同的过程迭代测试集的所有记录，并计算总体精度！
迭代取得测试集每一行的预测的过程，以达到最终的精度。
参考文献
[1] sklearn’s documentation for RandomForestClassifier (version : 3.2.4.3.1)
https://scikit-learn.org/stab…
原文链接：https://towardsdatascience.co…
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