机器学习--集成学习随机森林算法21_随机森林算法二维数据分析

在机器学习中，随机森林是一个包含多个决策树的分类器，并且其输出的类别是由个别树输出的类别的众数而定。

随机森林 = Bagging + 决策树

from sklearn import tree
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
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# 载入数据
data = np.genfromtxt("LR-testSet2.txt", delimiter=",")
x_data = data[:,:-1]
y_data = data[:,-1]

plt.scatter(x_data[:,0],x_data[:,1],c=y_data)
plt.show()
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x_train,x_test,y_train,y_test = train_test_split(x_data, y_data, test_size = 0.5)
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def plot(model):
    # 获取数据值所在的范围
    x_min, x_max = x_data[:, 0].min() - 1, x_data[:, 0].max() + 1
    y_min, y_max = x_data[:, 1].min() - 1, x_data[:, 1].max() + 1

    # 生成网格矩阵
    xx, yy = np.meshgrid(np.arange(x_min, x_max, 0.02),
                         np.arange(y_min, y_max, 0.02))

    z = model.predict(np.c_[xx.ravel(), yy.ravel()])# ravel与flatten类似，多维数据转一维。flatten不会改变原始数据，ravel会改变原始数据
    z = z.reshape(xx.shape)
    # 等高线图
    cs = plt.contourf(xx, yy, z)
    # 样本散点图
    plt.scatter(x_test[:, 0], x_test[:, 1], c=y_test)
    plt.show()
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建立决策树模型

dtree = tree.DecisionTreeClassifier()
dtree.fit(x_train, y_train)
plot(dtree)
dtree.score(x_test, y_test)
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• 0.7796610169491526
  正确率0.77

下面建立随机森林模型，对50颗决策树做集成学习

RF = RandomForestClassifier(n_estimators=50)
#n_estimators=50  建立颗决策树
RF.fit(x_train, y_train)
plot(RF)
RF.score(x_test, y_test)
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• 0.8135593220338984
  一般情况下，随机森林都会比决策树结果好。

#定义超参数的选择列表
rf = RandomForestClassifier()
param = {"n_estimators": [120,200,300,500,800,1200], "max_depth": [5, 8, 15, 25, 30]}
#使用GridSearchCV进行网格搜索
# 超参数调优
gc = GridSearchCV(rf, param_grid=param, cv=2)

gc.fit(x_train, y_train)

print("随机森林预测的准确率为：", gc.score(x_test, y_test))
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