这 几天一直在看随机森林。可以说遇到任何一个有关预测的问题。都可以首先随机森林来进行预测，同时得到的结果也不会太差。在这篇文章里我首先会向大家推荐几篇写的比较好的博客。接着会将我觉得比较好的例子使用python+scikit－learn包来实现出来。


首先推荐的就是：随机森林入门—简化版http://www.analyticsvidhya.com/blog/2014/06/introduction-random-forest-simplified/　　老外写的博客，是我目前觉得写的最好的关于随机森林的入门文章。重点讲解来随机森林的构造过程，并举了墨西哥的人均收入的问题来进行随机森林概念的讲解。

其次是：scikit-learn的官方文档：http://scikit-learn.org/stable/modules/ensemble.html#forests-of-randomized-trees　　主要告诉大家如何使用scikit-learn包中的类方法来进行随机森林算法的预测。其中讲的比较好的是各个参数的具体用途。
这里我给出我的理解和部分翻译：
参数说明：
最主要的两个参数是n_estimators和max_features。
n_estimators：表示森林里树的个数。理论上是越大越好。但是伴随着就是计算时间的增长。但是并不是取得越大就会越好，预测效果最好的将会出现在合理的树个数。
max_features：随机选择特征集合的子集合，并用来分割节点。子集合的个数越少，方差就会减少的越快，但同时偏差就会增加的越快。根据较好的实践经验。如果是回归问题则：
max_features＝n_features，如果是分类问题则max_features＝sqrt(n_features)。

如果想获取较好的结果，必须将max_depth＝None,同时min_sample_split=1。
同时还要记得进行cross_validated（交叉验证），除此之外记得在random forest中，bootstrap=True。但在extra-trees中，bootstrap=False。

这里也给出一篇老外写的文章：调整你的随机森林模型参数http://www.analyticsvidhya.com/blog/2015/06/tuning-random-forest-model/　


这里我使用了scikit-learn自带的iris数据来进行随机森林的预测：



1. from sklearn.tree import DecisionTreeRegressor  
2. from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor  
3. import numpy as np  
4.    
5. from sklearn.datasets import load_iris  
6. iris=load_iris()  
7. #print iris#iris的４个属性是：萼片宽度　萼片长度　花瓣宽度　花瓣长度　标签是花的种类：setosa versicolour virginica  
8. print iris['target'].shape  
9. rf=RandomForestRegressor()#这里使用了默认的参数设置  
10. rf.fit(iris.data[:150],iris.target[:150])#进行模型的训练  
11. #    
12. #随机挑选两个预测不相同的样本  
13. instance=iris.data[[100,109]]  
14. print instance  
15. print 'instance 0 prediction；',rf.predict(instance[0])  
16. print 'instance 1 prediction；',rf.predict(instance[1])  
17. print iris.target[100],iris.target[109]


返回的结果如下： 


(150,) 

[[ 6.3  3.3  6.   2.5] 

 [ 7.2  3.6  6.1  2.5]] 

instance 0 prediction； [ 2.] 

instance 1 prediction； [ 2.] 

2 2


在这里我有点困惑，就是在scikit-learn算法包中随机森林实际上就是一颗颗决策树组成的。但是之前我写的决策树博客中是可以将决策树给显示出来。但是随机森林却做了黑盒处理。我们不知道内部的决策树结构，甚至连父节点的选择特征都不知道是谁。所以我给出下面的代码（这代码不是我的原创），可以显示的显示出所有的特征的贡献。所以对于贡献不大的，甚至是负贡献的我们可以考虑删除这一列的特征值，避免做无用的分类。 



1. from sklearn.cross_validation import cross_val_score, ShuffleSplit  
2. X = iris["data"]  
3. Y = iris["target"]  
4. names = iris["feature_names"]  
5. rf = RandomForestRegressor()  
6. scores = []  
7. for i in range(X.shape[1]):  
8. 1], Y, scoring="r2",  
9. 3, .3))  
10. 3), names[i]))  
11. print sorted(scores, reverse=True)


显示的结果如下： 


[(0.934, 'petal width (cm)'), (0.929, 'petal length (cm)'), (0.597, 'sepal length (cm)'), (0.276, 'sepal width (cm)')]


这里我们会发现petal width、petal length这两个特征将起到绝对的贡献，之后是sepal length，影响最小的是sepal width。这段代码将会提示我们各个特征的贡献，可以让我们知道部分内部的结构。