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    随机森林算法及其实现(Random Forest)

    作为新兴起的、高度灵活的一种机器学习算法,随机森林(Random Forest,简称RF)拥有广泛的应用前景,从市场营销到医疗保健保险,既可以用来做市场营销模拟的建模,统计客户来源,保留和流失,也可用来预测疾病的风险和病患者的易感性。最初,我是在参加校外竞赛时接触到随机森林算法的。最近几年的国内外大赛,包括2013年百度校园电影推荐系统大赛、2014年阿里巴巴天池大数据竞赛以及Kaggle数据科学竞赛,参赛者对随机森林的使用占有相当高的比例。此外,据我的个人了解来看,一大部分成功进入答辩的队伍也都选择了Random Forest 或者 GBDT 算法。所以可以看出,Random Forest在准确率方面还是相当有优势的。

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    机器学习入门 13-5 随机森林和Extra-Trees

    前面几个小节介绍了 Bagging 集成学习方法。简单来说,Bagging 方式是通过在样本以及特征空间上随机选取样本以及特征的方式来创建诸多差异性的子模型,然后将这些子模型集成在一起。使用 sklearn 实现 Bagging 这种集成学习,使用的基本分类器都是决策树,这种基本分类器使用决策树的集成学习通常被称为随机森林。 随机森林中的每一棵树都是通过随机的方式来训练生成的,因此具有随机性,这么多树放在一起,就形成了一个森林。前面实现的 Bagging Classifier,无论是 random subspaces classifier 还是 random patches classifier,指定的 base_estimator 参数都是 DecisionTreeClassifier(sklearn 封装的决策树类),因此都可以叫做随机森林。

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