随机森林算法

随机森林（Random Forest）算法 是一种 集成学习（Ensemble Learning）方法，它由多个决策树组成，是一种分类、回归和特征选择的机器学习算法。

在随机森林中，每个决策树都是独立地训练的，每棵树的建立都是基于随机选取的 特征子集 和随机选取的 训练样本集。

• 在分类问题中，随机森林采用投票的方式来决定最终分类结果；
• 在回归问题中，随机森林采用平均值的方式来预测结果。

下述内容将围绕随机森林算法实现一个著名的分类问题：鸢尾花预测；而实现回归问题，即波士顿房价通过随机森林算法预测将在【机器学习】P25 随机森林算法（2） 实现 “波士顿房价” 预测 中呈现；

随机森林算法实现分类鸢尾花

鸢尾花数据与特征：
鸢尾花，又称花卉之王，是一种常见的花卉植物，由于其具有多种颜色和品种，因此备受欣赏。在机器学习中，鸢尾花品种主要分为三类，其区分主要通过

• 萼片长度（sepal length）
• 萼片宽度（sepal width）
• 花瓣长度（petal length）
• 花瓣宽度（petal width）

四大属性来进行区分，如下图所示，我们截取 sklearn 中鸢尾花训练集前十个数据，通过 pandas 进行查看。

import pandas as pdsamples = X_train[:10]
targets = y_train[:10]
df = pd.DataFrame(samples, columns=iris.feature_names[:4])
df["Target"] = targets
df.insert(0, "Index", df.index+1)print(df.to_string(index=False))

随机森林分类鸢尾花的操作步骤：

• 首先导入了需要的库和数据集；
• 然后将数据集拆分为训练集和测试集；
• 接下来，创建一个包含10个决策树的随机森林分类器 n_estimators=10，并使用训练集拟合模型；
• 然后使用测试集预测结果，并计算模型的准确率。

from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split# 加载 iris 数据集
iris = load_iris()
X, y = iris.data, iris.target# 将数据集拆分为训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, random_state=42)# 创建随机森林分类器
rf = RandomForestClassifier(n_estimators=10)# 使用训练集拟合模型
rf.fit(X_train, y_train)# 获取每个决策树的预测结果
tree_predictions = []
for tree in rfc.estimators_:tree_predictions.append(tree.predict(X_test))# 预测测试集
y_pred = rf.predict(X_test)# 打印每个决策树的前十个测试案例的预测结果
for i, tree_prediction in enumerate(tree_predictions):print(f"Tree {i} predictions:", tree_prediction[:10])# 打印随机森林的前十个测试案例的预测结果
print("Random forest predictions:", y_pred[:10])# 计算模型精度
accuracy = rf.score(X_test, y_test)
# accuracy = sum(y_pred == y_test) / len(y_test)
print("Accuracy:", accuracy)

通过将随机森林的10个决策树打印各自对前十个测试案例的预测结果，还是发现存在不同的分类结果，但是最终都是按照投票的方式，得到最终的预测结果，并且达到准确率 100%

最后还可通过输入四个属性来获取预测的结果：

# 输入待预测的四个属性
input_data = [[5.1, 3.5, 1.4, 0.2],[7.0, 3.2, 4.7, 1.4],[6.3, 2.9, 5.6, 1.8],[4.8, 3.4, 1.9, 0.2]]# 预测输入数据的分类
output_data = rf.predict(input_data)# 输出预测结果
print(output_data)