随机森林算法框架_随机森林模型框架

随机森林框架梳理

• 1. 基础知识
• • 1.1 何为集成学习
• • 1.2 集成学习一般流程
• • 1.3 模型融合方法
• • 1.4 如何选择基分类器
• 2. 随机森林简介
• 3. 随机森林算法推导
• 4. 随机森林算法分析
• 4. 随机森林算法应用场景
• 5. 随机森林算法sklearn实现
• 6. 随机森林算法参数调优
• 7. 参考资料

面对一个机器学习问题， 通常有两种策略。 一种是研发人员尝试各种模型，选择其中表现最好的模型做重点调参优化。 这种策略类似于奥运会比赛， 通过强强竞争来选拔最优的运动员， 并逐步提高成绩。 另一种重要的策略是集各家之长， 如同贤明的君主广泛地听取众多谋臣的建议， 然后综合考虑， 得到最终决策。 后一种策略的核心， 是将多个分类器的结果统一成一个最终的决策。 使用这类策略的机器学习方法统称为集成学习。 其中的每个单独的分类器称为基分类器

集成学习一般可分为以下3个步骤。
（1） 找到误差互相独立的基分类器。
（2） 训练基分类器。
（3） 合并基分类器的结果。
合并基分类器的方法有voting和stacking两种。 前者是用投票的方式， 将获得最多选票的结果作为最终的结果。 后者是用串行的方式， 把前一个基分类器的结果输出到下一个分类器， 将所有基分类器的输出结果相加（或者用更复杂的算法融合， 比如把各基分类器的输出作为特征， 使用逻辑回归作为融合模型进行最后的结果预测） 作为最终的输出。

• Boosting

Boosting方法训练基分类器时采用串行的方式， 各个基分类器之间有依赖。它的基本思路是将基分类器层层叠加， 每一层在训练的时候， 对前一层基分类器分错的样本， 给予更高的权重。 测试时， 根据各层分类器的结果的加权得到最终结果。
Boosting的过程很类似于人类学习的过程，我们学习新知识的过程往往是迭代式的， 第一遍学习的时候， 我们会记住一部分知识， 但往往也会犯一些错误， 对于这些错误， 我们的印象会很深。 第二遍学习的时候， 就会针对犯过错误的知识加强学习， 以减少类似的错误发生。 不断循环往复， 直到犯错误的次数减少到很低的程度。

• Bagging

Bagging与Boosting的串行训练方式不同， Bagging方法在训练过程中， 各基分类器之间无强依赖， 可以进行并行训练。 其中很著名的算法之一是基于决策树基分类器的随机森林（Random Forest） 。 为了让基分