机器学习算法调参--随机森林_randomforestregressor 模型中max_depth值如何设置

随机森林在乳腺癌数据上的调参

理论：

在机器学习中，我们用来衡量模型在未知数据上的准确率的指标，叫做泛化误差。当模型在未知数据上表现糟糕时，说明模型的泛化程度不够，泛化误差大，模型的效果不好。泛化误差受到模型的结构（复杂度）的影响。当模型太复杂，模型会过拟合，泛化误差大。当模型太简单，模型就会欠拟合，泛化误差也会大。

调参的过程：判断模型处于图像的哪一边，然后减少或者增加模型的复杂度，把模型往图像的左边或者右边移动，到最佳模型复杂度，泛化误差最低点。

对于随机森林：

1. 模型太复杂或者太简单，都会让泛化误差高，我们追求的是中间的平衡点。
2. 模型太复杂就会过拟合，模型太简单就会欠拟合。
3. 对树模型和树的集成模型来说， 树的深度越深，枝叶越多，模型越复杂。
4. 树模型和树的集成模型的目标，基本上都是减少模型的复杂度，把模型往图像的左边移动。

实践：

1、先导包，sklearn的模块，乳腺癌数据集

from sklearn.datasets import load_breast_cancer
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.model_selection import GridSearchCV
from sklearn.model_selection import cross_val_score
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
import numpy as np
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2、导入数据看一下，用不着处理，直接简单建模一下

data = load_breast_cancer()
rfc = RandomForestClassifier(n_estimators = 100, random_state = 90)
score_pre = cross_val_score(rfc, data.data, data.target, cv  = 10).mean()
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结果：score_pre 0.9648809523809524

3、开始调参，先学习曲线再网格搜索

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首先用学习曲线
也可以使用网格搜索，但是只有学习曲线能看见趋势
要看见n_estimators在什么取值变得平稳，是否一直推动模型整体准确率的上升等信息
第一次的学习曲线可以用来帮助我们划定范围，取每10个数作为一个阶段，来观察n_estiamtors的变化如何引起模型整体准确率的变化
'''

score1 = []
for i in range(0, 200, 10):
    rfc = RandomForestClassifier(n_estimators = i+1
                                 ,n_jobs = -1
                                 ,random_state = 90)
    score = cross_val_score(rfc, data.data, data.target, cv = 10).mean()
    score1.append(score)
print(max(score1),(score1.index(max(score1))*10)+1) # score1是列表，list.index([objext]) 表示返回object在list中的索引
#上面这一步就是打印出最大的分数，以及对应最大分数的n_estimators取值

plt.figure(figsize=[20,5])
plt.plot(range(1,201,10), score1)
plt.show()
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确定好范围后，再进一步细化学习曲线
峰值锁定在35-75之间
'''
score1 = []
for i in range(35, 75):
    rfc = RandomForestClassifier(n_estimators = i
                                 ,n_jobs = -1
                                 ,random_state = 90)
    score = cross_val_score(rfc, data.data, data.target, cv = 10).mean()
    score1.append(score)
print(max(score1),([*range(35,75)][score1.index(max(score1))])) # score1是列表，list.index([objext]) 表示返回object在list中的索引
#上面这一步就是打印出最大的分数，以及对应最大分数的n_estimators取值

plt.figure(figsize=[20,5])
plt.plot(range(35,75), score1)
plt.show()
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n_estimators=73时效果最好。
调整n_estimators的效果显著，模型的准确率立刻上升了，达到0.9666。
接下来进入网格搜索，我们将使用网格搜索对参数一个个进行调整。

为什么不同时调整多个参数？

• 同时调整多个参数会运行缓慢
• 同时调整多个参数，会让我们无法理解参数得到组合是怎么得到的，所以即便网格搜索调出来的结果不好，我们也不知道如何去改，也是为了便于使用复杂度-泛化误差方法（方差-偏差方法）。

'''
网格搜索
有一些参数是没有参照的，很难说清范围，这种情况下我们使用学习曲线，看趋势从曲线中跑出的结果中选取一个更小的区间，再跑曲线
有一些参数可以找到一个范围，或者说我们知道他们的取值和随着他们的取值，模型的整体准确率变化，这样的参数我们就直接跑网格搜索

'''
#开始按照参数对模型整体准确率的影响程度进行调参，首先调整max_depth
#一般根据数据的大小进行一个试探，乳腺癌数据很小，所以可以采用1-10，或者1-20
#但对于像digit recognition大型数据来说，应该尝试30-50层深度（或者更大）
#最好画出学习曲线，来观察深度对模型的影响
param_grid = {'max_depth': np.arange(1, 20, 1)}

rfc = RandomForestClassifier(n_estimators = 73
                            ,random_state = 90
                            )
GS = GridSearchCV(rfc, param_grid, cv = 10)
GS.fit(data.data, data.target)
GS.best_params_ #显示调整出来的最佳参数  {'max_depth': 8}
GS.best_score_  #显示调整好的最佳参数对应准确率  0.9666353383458647
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效果没有变化，再继续调整max_features：

#调整max_features （最大特征数开平方，最大特征数）
param_grid = {'max_features': np.arange(5, 30, 1)}

rfc = RandomForestClassifier(n_estimators = 73
                            ,random_state = 90
                            )
GS = GridSearchCV(rfc, param_grid, cv = 10)
GS.fit(data.data, data.target)
GS.best_params_ #显示调整出来的最佳参数  {'max_features': 24}
GS.best_score_  #显示调整好的最佳参数对应准确率  0.9666666666666668
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准确度提高了一点点，把max_features设置为24.
可以继续调整min_samples_leaf和min_samples_split，但是对照误差与复杂度的图像，模型应该在图像的左边了，这俩个参数用来减小复杂度的，理论上不需要调整了。在此尝试一下看看：

#调整min_samples_leaf
#对于min_samples_leaf和min_samples_split一般是从他们的最小值开始向上增加10或20
#面对高维度的样本量数据，可以直接+50，对于大型数据，可能需要200-300的范围
#如果调整的时候发现准确率无论如何都上不来，可以大胆调一个很大的数据，大力限制模型的复杂度
param_grid = {'min_samples_leaf': np.arange(1, 1+10, 1)}

rfc = RandomForestClassifier(n_estimators = 73
                            ,random_state = 90
                            )
GS = GridSearchCV(rfc, param_grid, cv = 10)
GS.fit(data.data, data.target)
GS.best_params_ #显示调整出来的最佳参数  {'min_samples_leaf': 1}
GS.best_score_  #显示调整好的最佳参数对应准确率  0.9666353383458647
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没有效果。
最后再尝试调节criterion，这个对复杂度的影响未知。

#最后尝试调节criterion
param_grid = {'criterion':['gini','entropy']}

rfc = RandomForestClassifier(n_estimators = 73
                            ,random_state = 90
                            )
GS = GridSearchCV(rfc, param_grid, cv = 10)
GS.fit(data.data, data.target)
GS.best_params_ #显示调整出来的最佳参数  {'criterion': 'gini'}
GS.best_score_  #显示调整好的最佳参数对应准确率  0.9666353383458647
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