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最近咱们被客户要求撰写对于随机森林模型的钻研报告，包含一些图形和统计输入。
如果咱们对所有这些模型的后果进行均匀，咱们有时能够从它们的组合中找到比任何单个局部更好的模型。这就是集成模型的工作形式
让咱们构建一个由三个简略决策树组成的十分小的汇合来阐明：
这些树中的每一个都依据不同的变量做出分类决策。
随机森林模型比下面的决策树更深地成长树木，实际上默认是尽可能地将每棵树成长进去。随机森林以两种形式做到这一点。
第一个技巧是应用套袋。Bagging会对您的训练集中的行进行随机抽样。应用样本函数很容易在R中进行模仿。假如咱们想在10行的训练集上进行装袋。
> sample(1:10, replace = TRUE)[1] 3 1 9 1 7 10 10 2 2 9在此模仿中，如果再次运行此命令，则每次都会取得不同的行样本。均匀而言，大概37％的即将被排除在自举样本之外。通过这些反复和省略的行，每个应用装袋成长的决策树将略有不同。
第二个随机起源超过了这个限度。随机森林不是查看整个可用变量池，而是仅采纳它们的一部分，通常是可用数量的平方根。在咱们的例子中，咱们有10个变量，因而应用三个变量的子集是正当的。
通过这两个随机性起源，整体蕴含一系列齐全独特的树木，这些树木的分类都不同。与咱们的简略示例一样，每个树都被调用以对给定乘客进行分类，对投票进行统计（可能有数百或数千棵树）并且抉择少数决策。
R的随机森林算法对咱们的决策树没有一些限度。咱们必须清理数据集中的缺失值。rpart它有一个很大的长处，它能够在遇到一个NA值时应用代替变量。在咱们的数据集中，短少很多年龄值。如果咱们的任何决策树按年龄宰割，那么树将搜寻另一个以与年龄类似的形式宰割的变量，并应用它们代替。随机森林无奈做到这一点，因而咱们须要找到一种手动替换这些值的办法。
看一下合并后的数据框的年龄变量：
> summary(combi$Age)Min. 1st Qu. Median Mean 3rd Qu. Max. NA's0.17 21.00 28.00 29.88 39.00 80.00 2631309个中有263个值失落了，这个数字高达20％！此子集是否短少值。咱们当初也想应用method="anova"决策树的版本，因为咱们不是要再预测某个类别，而是连续变量。因而，让咱们应用可用的年龄值在数据子集上生成一个树，而后替换短少的那些样本：
> combi$Age[is.na(combi$Age)] <- predict(Agefit, combi[is.na(combi$Age),])您能够持续查看摘要，所有这些NA值都隐没了。
当初让咱们看看整个数据集的摘要，看看是否还有其余咱们以前没有留神到的问题变量：
> summary(combi)
> summary(combi$Embarked)C Q S2 270 123 914两名乘客的空白。首先，咱们须要找出他们是谁！咱们能够which用于此：
> which(combi$Embarked == '')[1] 62 830而后咱们简略地替换这两个，并将其编码为一个因素：
> combi$Embarked <- factor(combi$Embarked)另一个变量是Fare，让咱们来看看：
> summary(combi$Fare)Min. 1st Qu. Median Mean 3rd Qu. Max. NA's0.000 7.896 14.450 33.300 31.280 512.300 1它只有一个乘客NA，所以让咱们找出它是哪一个并用中位数票价取而代之：
> which(is.na(combi$Fare))[1] 1044好的。咱们的数据框现已被清理。当初进入第二个限度：R中的随机森林只能消化多达32个等级的因子。咱们的FamilyID变量简直翻了一倍。咱们能够在这里采纳两条门路，或者将这些级别更改为它们的根底整数（应用unclass()函数）并让树将它们视为连续变量，或者手动缩小级别数以使其放弃在阈值之下。
咱们采取第二种办法。而后咱们将它转换回一个因素：
> combi$FamilyID2 <- combi$FamilyID> combi$FamilyID2 <- factor(combi$FamilyID2)咱们曾经降到了22级，所以咱们很好地将测试和训练集离开，装置并加载包
randomForest：> install.packages('randomForest')设置随机种子。
> set.seed(415)外部数字并不重要，您只需确保每次应用雷同的种子编号，以便在随机森林函数内生成雷同的随机数。
当初咱们筹备运行咱们的模型了。语法相似于决策树。
> fit <- randomForest( )咱们强制模型通过临时将指标变量更改为仅应用两个级别的因子来预测咱们的分类，而不是method="class"像应用那样指定。
如果您正在应用更大的数据集，您可能心愿缩小树的数量，至多在初始摸索时，应用限度每个树的复杂性nodesize以及缩小采样的行数sampsize
那么让咱们来看看哪些变量很重要：
> varImpPlot(fit)
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咱们的Title变量在这两个指标中都处于领先地位。咱们应该非常高兴地看到剩下的工程变量也做得十分好。
预测函数与决策树的工作形式相似，咱们能够完全相同的形式构建提交文件。
> Prediction <- predict(fit, test)> write.csv(submit, file = "firstforest.csv", row.names = FALSE)让咱们尝试一下条件推理树的森林。
所以持续装置并加载party包。
> install.packages('party')> library(party)以与咱们的随机森林相似的形式构建模型：
> set.seed(415)> fit <- cforest( )条件推理树可能解决比Random Forests更多级别的因子。让咱们做另一个预测：
> Prediction <- predict(fit, test, OOB=TRUE, type = "response")
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本文选自《R语言泰坦尼克号随机森林模型案例数据分析》。
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