随机森林是罕用的机器学习算法，既能够用于分类问题，也可用于回归问题。本文对scikit-learn、Spark MLlib、DolphinDB、xgboost四个平台的随机森林算法实现进行比照测试。评估指标包含内存占用、运行速度和分类准确性。本次测试应用模仿生成的数据作为输出进行二分类训练，并用生成的模型对模仿数据进行预测。
1. 测试软件
本次测试应用的各平台版本如下：
scikit-learn：Python 3.7.1，scikit-learn 0.20.2
Spark MLlib：Spark 2.0.2，Hadoop 2.7.2
DolphinDB：0.82
xgboost：Python package，0.81
2. 环境配置
CPU：Intel(R) Xeon(R) CPU E5-2650 v4 2.20GHz（共24核48线程）
RAM：512GB
操作系统：CentOS Linux release 7.5.1804
在各平台上进行测试时，都会把数据加载到内存中再进行计算，因而随机森林算法的性能与磁盘无关。
3. 数据生成
本次测试应用DolphinDB脚本产生模仿数据，并导出为CSV文件。训练集均匀分成两类，每个类别的特色列别离遵从两个核心不同，标准差雷同，且两两独立的多元正态分布N(0, 1)和N(2/sqrt(20), 1)。训练集中没有空值。
假如训练集的大小为n行p列。本次测试中n的取值为10,000、100,000、1,000,000，p的取值为50。
因为测试集和训练集独立同散布，测试集的大小对模型准确性评估没有显著影响。本次测试对于所有不同大小的训练集都采纳1000行的模仿数据作为测试集。
产生模仿数据的DolphinDB脚本见附录1。
4. 模型参数
在各个平台中都采纳以下参数进行随机森林模型训练：
- 树的棵数：500
- 最大深度：别离在4个平台中测试了最大深度为10和30两种状况
- 划分节点时选取的特色数：总特色数的平方根，即integer(sqrt(50))=7
- 划分节点时的不纯度（Impurity）指标：基尼指数（Gini index），该参数仅对Python scikit-learn、Spark MLlib和DolphinDB无效
- 采样的桶数：32，该参数仅对Spark MLlib和DolphinDB无效
- 并发工作数：CPU线程数，Python scikit-learn、Spark MLlib和DolphinDB取48，xgboost取24。
在测试xgboost时，尝试了参数nthread（示意运行时的并发线程数）的不同取值。但当该参数取值为本次测试环境的线程数（48）时，性能并不现实。进一步察看到，在线程数小于10时，性能与取值成正相干。在线程数大于10小于24时，不同取值的性能差别不显著，尔后，线程数减少时性能反而降落。该景象在xgboost社区中也有人探讨过。因而，本次测试在xgboost中最终应用的线程数为24。
5. 测试后果
测试脚本见附录2~5。
当树的数量为500，最大深度为10时，测试后果如下表所示：
当树的数量为500，最大深度为30时，测试后果如下表所示：
从准确率上看，Python scikit-learn、Spark MLlib和DolphinDB的准确率比拟相近，略高于xgboost的实现；从性能上看，从高到低顺次为DolphinDB、Python scikit-learn、xgboost、Spark MLlib。
在本次测试中，Python scikit-learn的实现应用了所有CPU核。
Spark MLlib的实现没有充沛应用所有CPU核，内存占用最高，当数据量为10,000时，CPU峰值占用率约8%，当数据量为100,000时，CPU峰值占用率约为25%，当数据量为1,000,000时，它会因为内存不足而中断执行。
DolphinDB database 的实现应用了所有CPU核，并且它是所有实现中速度最快的，但内存占用是scikit-learn的2-7倍，是xgboost的3-9倍。DolphinDB的随机森林算法实现提供了numJobs参数，能够通过调整该参数来升高并行度，从而缩小内存占用。详情请参考DolphinDB用户手册。
xgboost罕用于boosted trees的训练，也能进行随机森林算法。它是算法迭代次数为1时的特例。xgboost实际上在24线程左右时性能最高，其对CPU线程的利用率不如Python和DolphinDB，速度也不迭两者。其劣势在于内存占用起码。另外，xgboost的具体实现也和其余平台的实现有所差别。例如，没有bootstrap这一过程，对数据应用无放回抽样而不是有放回抽样。这能够解释为何它的准确率略低于其它平台。
6. 总结
Python scikit-learn的随机森林算法实现在性能、内存开销和准确率上的体现比拟平衡，Spark MLlib的实现在性能和内存开销上的体现远远不如其余平台。DolphinDB的随机森林算法实现性能最优，并且DolphinDB的随机森林算法和数据库是无缝集成的，用户能够间接对数据库中的数据进行训练和预测，并且提供了numJobs参数，实现内存和速度之间的均衡。而xgboost的随机森林只是迭代次数为1时的特例，具体实现和其余平台差别较大，最佳的利用场景为boosted tree。
附录
1. 模仿生成数据的DolphinDB脚本
def genNormVec(cls, a, stdev, n) { return norm(cls * a, stdev, n)}def genNormData(dataSize, colSize, clsNum, scale, stdev) { t = table(dataSize:0, `cls join ("col" + string(0..(colSize-1))), INT join take(DOUBLE,colSize)) classStat = groupby(count,1..dataSize, rand(clsNum, dataSize)) for(row in classStat){ cls = row.groupingKey classSize = row.count cols = [take(cls, classSize)] for (i in 0:colSize) cols.append!(genNormVec(cls, scale, stdev, classSize)) tmp = table(dataSize:0, `cls join ("col" + string(0..(colSize-1))), INT join take(DOUBLE,colSize)) insert into t values (cols) cols = NULL tmp = NULL } return t}colSize = 50clsNum = 2t1m = genNormData(10000, colSize, clsNum, 2 / sqrt(20), 1.0)saveText(t1m, "t10k.csv")t10m = genNormData(100000, colSize, clsNum, 2 / sqrt(20), 1.0)saveText(t10m, "t100k.csv")t100m = genNormData(1000000, colSize, clsNum, 2 / sqrt(20), 1.0)saveText(t100m, "t1m.csv")t1000 = genNormData(1000, colSize, clsNum, 2 / sqrt(20), 1.0)saveText(t1000, "t1000.csv")2. Python scikit-learn的训练和预测脚本
import pandas as pdimport numpy as npfrom sklearn.ensemble import RandomForestClassifier, RandomForestRegressorfrom time import *test_df = pd.read_csv("t1000.csv")def evaluate(path, model_name, num_trees=500, depth=30, num_jobs=1): df = pd.read_csv(path) y = df.values[:,0] x = df.values[:,1:] test_y = test_df.values[:,0] test_x = test_df.values[:,1:] rf = RandomForestClassifier(n_estimators=num_trees, max_depth=depth, n_jobs=num_jobs) start = time() rf.fit(x, y) end = time() elapsed = end - start print("Time to train model %s: %.9f seconds" % (model_name, elapsed)) acc = np.mean(test_y == rf.predict(test_x)) print("Model %s accuracy: %.3f" % (model_name, acc))evaluate("t10k.csv", "10k", 500, 10, 48) # choose your own parameter3. Spark MLlib的训练和预测代码（Scala实现）
import org.apache.spark.mllib.tree.configuration.FeatureType.Continuousimport org.apache.spark.mllib.tree.model.{DecisionTreeModel, Node}object Rf { def main(args: Array[String]) = { evaluate("/t100k.csv", 500, 10) // choose your own parameter } def processCsv(row: Row) = { val label = row.getString(0).toDouble val featureArray = (for (i <- 1 to (row.size-1)) yield row.getString(i).toDouble).toArray val features = Vectors.dense(featureArray) LabeledPoint(label, features) } def evaluate(path: String, numTrees: Int, maxDepth: Int) = { val spark = SparkSession.builder.appName("Rf").getOrCreate() import spark.implicits._ val numClasses = 2 val categoricalFeaturesInfo = Map[Int, Int]() val featureSubsetStrategy = "sqrt" val impurity = "gini" val maxBins = 32 val d_test = spark.read.format("CSV").option("header","true").load("/t1000.csv").map(processCsv).rdd d_test.cache() println("Loading table (1M * 50)") val d_train = spark.read.format("CSV").option("header","true").load(path).map(processCsv).rdd d_train.cache() println("Training table (1M * 50)") val now = System.nanoTime val model = RandomForest.trainClassifier(d_train, numClasses, categoricalFeaturesInfo, numTrees, featureSubsetStrategy, impurity, maxDepth, maxBins) println(( System.nanoTime - now )/1e9) val scoreAndLabels = d_test.map { point => val score = model.trees.map(tree => softPredict2(tree, point.features)).sum if (score * 2 > model.numTrees) (1.0, point.label) else (0.0, point.label) } val metrics = new MulticlassMetrics(scoreAndLabels) println(metrics.accuracy) } def softPredict(node: Node, features: Vector): Double = { if (node.isLeaf) { //if (node.predict.predict == 1.0) node.predict.prob else 1.0 - node.predict.prob node.predict.predict } else { if (node.split.get.featureType == Continuous) { if (features(node.split.get.feature) <= node.split.get.threshold) { softPredict(node.leftNode.get, features) } else { softPredict(node.rightNode.get, features) } } else { if (node.split.get.categories.contains(features(node.split.get.feature))) { softPredict(node.leftNode.get, features) } else { softPredict(node.rightNode.get, features) } } } } def softPredict2(dt: DecisionTreeModel, features: Vector): Double = { softPredict(dt.topNode, features) }}4. DolphinDB的训练和预测脚本
def createInMemorySEQTable(t, seqSize) { db = database("", SEQ, seqSize) dataSize = t.size() ts = () for (i in 0:seqSize) { ts.append!(t[(i * (dataSize/seqSize)):((i+1)*(dataSize/seqSize))]) } return db.createPartitionedTable(ts, `tb)}def accuracy(v1, v2) { return (v1 == v2).sum() v2.size()}def evaluateUnparitioned(filePath, numTrees, maxDepth, numJobs) { test = loadText("t1000.csv") t = loadText(filePath); clsNum = 2; colSize = 50 timer res = randomForestClassifier(sqlDS(<select * from t>), `cls, `col + string(0..(colSize-1)), clsNum, sqrt(colSize).int(), numTrees, 32, maxDepth, 0.0, numJobs) print("Unpartitioned table accuracy = " + accuracy(res.predict(test), test.cls).string())}evaluateUnpartitioned("t10k.csv", 500, 10, 48) // choose your own parameter 5. xgboost的训练和预测脚本
import pandas as pdimport numpy as npimport xgboost as xgbfrom time import *def load_csv(path): df = pd.read_csv(path) target = df['cls'] df = df.drop(['cls'], axis=1) return xgb.DMatrix(df.values, label=target.values)dtest = load_csv('/hdd/hdd1/twonormData/t1000.csv')def evaluate(path, num_trees, max_depth, num_jobs): dtrain = load_csv(path) param = {'num_parallel_tree':num_trees, 'max_depth':max_depth, 'objective':'binary:logistic', 'nthread':num_jobs, 'colsample_bylevel':1/np.sqrt(50)} start = time() model = xgb.train(param, dtrain, 1) end = time() elapsed = end - start print("Time to train model: %.9f seconds" % elapsed) prediction = model.predict(dtest) > 0.5 print("Accuracy = %.3f" % np.mean(prediction == dtest.get_label()))evaluate('t10k.csv', 500, 10, 24) // choose your own parameter