随机森林实战教程

LONER

前言随机森林Python版本有很可以调用的库，使用随机森林非常方便，主要用到以下的库：

sklearn
pandas
numpy
随机森林入门我们先通过一段代码来了解Python中如何使用随机森林。
from sklearn.datasets import load_irisfrom sklearn.ensemble import RandomForestClassifierimport pandas as pdimport numpy as npiris = load_iris()   # 这里是sklearn中自带的一部分数据df = pd.DataFrame(iris.data, columns=iris.feature_names) # 格式化数据print (df)          # df['is_train'] = np.random.uniform(0, 1, len(df)) <= .75df['species'] = pd.Categorical.from_codes(iris.target, iris.target_names)  ## 新接口 数据df.head()train, test = df[df['is_train']==True], df[df['is_train']==False]features = df.columns[:4]clf = RandomForestClassifier(n_jobs=2)y, _ = pd.factorize(train['species'])clf.fit(train[features], y)  # 用train来训练样本test_pred=clf.predict(test[features])   #用测试数据来做预测preds = iris.target_names[test_pred]pd.crosstab(test['species'], preds, rownames=['actual'], colnames=['preds'])

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上述是一个利用sklearn的数据做的
kaggle-美国人口普查年收入比赛现在我们在kaggle上的数据集上做一次实验，这个数据集有训练集和测试集，训练集便于我们训练模型，测试集用来校验我们模型的正确性，这是最简单的。

需要导入的库
import pandas as pd  # load csv's (pd.read_csv)import numpy as np   # math (lin. algebra)import sklearn as skl   # machine learningfrom sklearn.ensemble import RandomForestClassifier#from plotnine import *import matplotlib.pyplot as pltfrom sklearn.preprocessing import LabelEncoderfrom sklearn_pandas import DataFrameMapperfrom sklearn.tree import DecisionTreeClassifierfrom sklearn.metrics import classification_report

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数据读取
def get_train_data():#下面两个文件路径替换为你电脑上该文件的路径    train_path = "D:/workspace/Data/kggal/AmericaIncome/adult.data"    test_path = 'D:/workspace/Data/kggal/AmericaIncome/adult.test'    columns = ['Age','Workclass','fnlgwt','Education','EdNum','MaritalStatus','Occupation','Relationship','Race','Sex','CapitalGain','CapitalLoss','HoursPerWeek','Country','Income']    df_train_set = pd.read_csv(train_path, names=columns)    #print(df_train_set.head())    return df_train_setdef get_test_data():    test_path = 'D:/workspace/Data/kggal/AmericaIncome/adult.test'    columns = ['Age','Workclass','fnlgwt','Education','EdNum','MaritalStatus','Occupation','Relationship','Race','Sex','CapitalGain','CapitalLoss','HoursPerWeek','Country','Income']    df_test_set = pd.read_csv(test_path, names=columns)    #print(df_test_set.head())    return df_test_set

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数据预处理
df_train_set=get_train_data()df_test_set=get_test_data()df_train_set.drop('fnlgwt', axis=1, inplace=True)df_test_set.drop('fnlgwt', axis=1, inplace=True)print(df_train_set.replace(' ?', np.nan).shape)#(32561, 14)print(df_train_set.replace(' ?', np.nan).dropna().shape)# (30162, 15)print(df_test_set.replace(' ?', np.nan).shape)#(16282, 14)print(df_test_set.replace(' ?', np.nan).dropna().shape)# (15060, 15)# 删除含有?（缺失行）train_set = df_train_set.replace(' ?', np.nan).dropna()test_set = df_test_set.replace(' ?', np.nan).dropna()# 把测试语料集中的 Income 归一化test_set['Income'] = test_set.Income.replace({' <=50K.': ' <=50K', ' >50K.': ' >50K'})print(test_set.Income.unique())# [' <=50K' ' >50K']print(df_train_set.Income.unique())# [' <=50K' ' >50K']# 因为有 受教育的年数，所以这里不需要教育这一列train_set.drop(["Education"], axis=1, inplace=True)test_set.drop(["Education"], axis=1, inplace=True)

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将数据中的特征向量化以及得到特征值、预测值分开
combined_set = pd.concat([train_set, test_set], axis=0)for feature in combined_set.columns:    if combined_set[feature].dtype == 'object':        combined_set[feature] = pd.Categorical(combined_set[feature]).codestrain_set = combined_set[:train_set.shape[0]]test_set = combined_set[test_set.shape[0]:]print(train_set.Workclass.unique())print(test_set.Income.unique())cols = list(train_set.columns)cols.remove("Income")x_train, y_train = train_set[cols].values, train_set["Income"].values#测试集的输入和输出结果分开，用来校验模型的准确率x_test, y_test = test_set[cols].values, test_set["Income"].values

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预测模型
treeClassifier = DecisionTreeClassifier()treeClassifier.fit(x_train, y_train) # 训练模型treeClassifier.score(x_test, y_test)print(treeClassifier.score(x_test, y_test))# 输出为：0.8700351435581195y_pred = treeClassifier.predict(x_test)  # 用测试集做预测print(classification_report(y_test, y_pred)) # 查看模型的预测值与真实值#输出为             precision    recall  f1-score   support          0       0.90      0.93      0.92     22674          1       0.77      0.67      0.72      7488avg / total       0.87      0.87      0.87     30162

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从上面的输出结果可以看到，最简单的随机森林模型，没有加任何参数优化、交叉验证等等，可以达到的准确率为87%左右，而且这个数据集规模较大，训练集3万多条，测试集1万多条，其结果也较为合理，之后的文章会讲解一下优化方面的内容。
总结随机森林算法模型的形式化描述如下：

训练入参
n个特征加一个分类结果
特征1 特征2 特征3 特征4 ... 特征n 分类结果

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预测入参
预测的入参就是n个特征
特征1 特征2 特征3 特征4 ... 特征n

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本文中不同特征中的数据并没有进行归一化处理，很多特征的量化数值很大，其实都可以归一化处理一下，这样就不会被某一个特征影响掉，后期可以考虑优化一下，然后整个算法的训练模型部分的代码量其实没多少，前期很多代码都是数据集的预处理，将不符合规范的数据集去掉，以及将数据中的字符特征转换为数值特征，这样便于模型训练。其实很多数据都是这样的，必须知道所有的数据情况，这里数据集的唯一好处是告诉你了特征有那些，如果没有告诉你特征，你就必须自己提取特征，在很多比赛中都是要自己思考需要那些特征，建议参考天池大数据的技术圈中，往届比赛大家的分享–>天池新人实战赛o2o优惠券使用预测。
随机森林有以下缺陷：

当我们需要推断超出范围的独立变量或非独立变量，随机森林做得并不好，我们最好使用如 MARS 那样的算法。
随机森林算法在训练和预测时都比较慢。
如果需要区分的类别十分多，随机森林的表现并不会很好。