随机森林算法是一个监督算法用来分类和做回归。
原理
随机森林通过建立多颗决策树，合并他们的结果来得到一个更精确更稳定的预测值。
随机森林算法是一个集成算法。
集成学习模型聚合多个机器学习模型，从而实现整体更好的性能。
这背后的逻辑是，所使用的每个模型在自己使用时都很弱，但在集合中使用时很强。在随机森林的情况下，使用大量作为“弱”因子的决策树，并且它们的输出被聚合，结果表示“强”集合。
怎样使用
随机森林算法有两个步骤：
第一步是创建随机森林
第二步是通过第一步创建的森林进行回归和分类预测。
创建：
每个棵树都是这样产生的：
1.如果训练集中的样本数为N，则从原始数据中随机抽样N个案例但需要替换。此样本将是用于生成树的训练集。
2.如果有M个输入变量，则指定一个数字，使得在每个节点处，从M中随机选择m个变量，并且使用该m的最佳分割来分割节点
预测：
预测需要以下步骤：
1.获取测试特征并使用每个随机创建的决策树的规则来预测结果并存储预测结果（目标）
2.计算每个预测目标的投票
3.将高投票预测目标视为随机森林算法的最终预测
分类
实施
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
dataset = pd.read_csv('Social_Network_Ads.csv')
X = dataset.iloc[:, [2, 3]].values
y = dataset.iloc[:, 4].values
from sklearn.cross_validation import train_test_split
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size = 0.25, random_state = 0)
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
sc = StandardScaler()
X_train = sc.fit_transform(X_train)
X_test = sc.transform(X_test)
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
classifier = RandomForestClassifier(n_estimators = 10, criterion = 'entropy', random_state = 0)
classifier.fit(X_train, y_train)
y_pred = classifier.predict(X_test)
from sklearn.metrics import confusion_matrix
cm = confusion_matrix(y_test, y_pred)
from matplotlib.colors import ListedColormap
X_set, y_set = X_train, y_train
X1, X2 = np.meshgrid(np.arange(start = X_set[:, 0].min() - 1, stop = X_set[:, 0].max() + 1, step = 0.01),
np.arange(start = X_set[:, 1].min() - 1, stop = X_set[:, 1].max() + 1, step = 0.01))
plt.contourf(X1, X2, classifier.predict(np.array([X1.ravel(), X2.ravel()]).T).reshape(X1.shape),
alpha = 0.75, cmap = ListedColormap(('red', 'green')))
plt.xlim(X1.min(), X1.max())
plt.ylim(X2.min(), X2.max())
for i, j in enumerate(np.unique(y_set)):
plt.scatter(X_set[y_set == j, 0], X_set[y_set == j, 1],
c = ListedColormap(('red', 'green'))(i), label = j)
plt.title('Random Forest Classification (Training set)')
plt.xlabel('Age')
plt.ylabel('Estimated Salary')
plt.legend()
plt.show()
from matplotlib.colors import ListedColormap
X_set, y_set = X_test, y_test
X1, X2 = np.meshgrid(np.arange(start = X_set[:, 0].min() - 1, stop = X_set[:, 0].max() + 1, step = 0.01),
np.arange(start = X_set[:, 1].min() - 1, stop = X_set[:, 1].max() + 1, step = 0.01))
plt.contourf(X1, X2, classifier.predict(np.array([X1.ravel(), X2.ravel()]).T).reshape(X1.shape),
alpha = 0.75, cmap = ListedColormap(('red', 'green')))
plt.xlim(X1.min(), X1.max())
plt.ylim(X2.min(), X2.max())
for i, j in enumerate(np.unique(y_set)):
plt.scatter(X_set[y_set == j, 0], X_set[y_set == j, 1],
c = ListedColormap(('red', 'green'))(i), label = j)
plt.title('Random Forest Classification (Test set)')
plt.xlabel('Age')
plt.ylabel('Estimated Salary')
plt.legend()
plt.show()
训练结果
预测结果
