帕杰罗F是怎样工作的,集成算法②

 

购并算法

如前文所述,集成算法是当下比较常用的,通过组合弱分类器以完成强分类的功力的点子。当中山大学面积的未套袋法(bagging)和进步法(boosting)

  • 套袋(Bagging)法:集成人中学的种种模型投票权重都一样。套袋法利用磨练集中随机取出的子集来演习每一个模型。那种方法推进下落方差并拉动防止过拟合。最广泛的例证正是不管三七二十一森林。

  • 由于adabag包既能够行使进步法,也能够行使套袋法。继续攻读adabag包:

####################################
setwd("E:\\Rwork")
library(rpart)
library(caret)
library(adabag)
library(ggplot2)
library(ggthemes)
set.seed(123)
data(iris)
index <- sample(nrow(iris),0.75*nrow(iris))
train <- iris[index,]
test <- iris[index,]
error <- as.numeric()
####################################
library(tcltk)
pb<-tkProgressBar("进度","已完成 %",0,100)     
u <- 1:20
for(i in u){
  info<- sprintf("已完成 %d%%", round(i*100/length(u)))  
  setTkProgressBar(pb, i*100/length(u), sprintf("进度 (%s)", info),info)
  data.bagging <- bagging(Species ~ ., data=train, mfinal=i)
  data.predbagging <- predict.bagging(data.bagging,newdata = test)
  error[i] <- data.predbagging$error
  } 
> error
        error
1  0.07142857
2  0.03571429
3  0.03571429
4  0.07142857
5  0.04464286
6  0.03571429
7  0.01785714
8  0.04464286
9  0.03571429
10 0.02678571
11 0.02678571
12 0.03571429
13 0.02678571
14 0.01785714
15 0.03571429
16 0.01785714
17 0.02678571
18 0.03571429
19 0.03571429
20 0.03571429


##############################################
##############################################

error <- as.data.frame(error)
p <- ggplot(error,aes(x=1:20,y=error))+
     geom_line(colour="red", linetype="dashed",size = 1)+
     geom_point(size=3, shape=18)+
     ylim(0,0.1) +
     xlab("Classifiers Numbers")
p1 <- p + theme_base()+
      theme(panel.grid = element_blank())+
      theme(axis.title = element_text(face = "bold"))
p1
  • 结果如下:
  • 接纳error值最低时的classifiers为16,设定16为minfinal:

iris.bagging <- bagging(Species ~ ., data=train, mfinal=16)
importanceplot(iris.bagging )  
  • 结果:
  • 敲定:通过与boosting相比较,发以往iris数据集中,boosting算法优于bagging。

  • 由于bagging算法中最常用的时随机森林,尝试通过randomForest()建立自由森林。

专断森林的发展史

 

  谈及随机森林算法的发出与前进,我们务必回溯到20世纪80年间。能够说,该算法是LeoBreiman, Adele Cutler, Ho Tin Kam, Dietterich,
Amit和Geman那3个人大师呕心沥血的联名成果,他们中的每种人都对随意森林算法的先前时代发展作出了重庆大学的进献。LeoBreiman和 阿代le
Cutler最早建议了履行随机森里的重庆大学算法,这一算法也化为了她们的专利之一。Amit,
Gemen和Ho TimKam各自独立地介绍了特色随即选用的思想,并且选拔了Breiman的“套袋”思想构建了决定方差的决策树集合。在此之后,Deitterich在模型中引入了跟着节点优化的合计,对随机森里展开了尤其完善。

随便森林

哪些是自由森林?

 

  随机森林是一种多效益的机器学习算法,能够实践回归和归类的职责。同时,它也是一种多少降维手段,用于拍卖缺点和失误值、很是值以及其余数据探索中的主要步骤,并获得了科学的作用。其余,它还担任了集成学习中的首要方法,在将多少个空头模型整合为2个飞跃模型时大显身手。

 

  在任意森林中,大家将扭转很多的决策树,并不像在CA君越T模型里平等只生成唯一的树。当在依照有些品质对二个新的对象开始展览分类判别时,随机森林中的每一棵树都会提交自个儿的归类选取,并经过展开“投票”,森林全体的输出结果将会是票数最多的归类选项;而在回归难点中,随机森林的输出将会是有着决策树输出的平均值。

概述

私行森林(Random Forest)是一种基于分类树(classification
tree)的算法(Breiman,二零零四)。这些算法要求效法和迭代,被分门别类为机械学习中的一种办法。上世纪八十时期Breiman等人表达了分类和回归树(Classification
and Regression Tree
简称CA帕杰罗T)的算法(Breimanet
al.,一九八一),通过反复二分多少实行归类或回归,总计量大大下降。二零零一年Breiman和Cutler借鉴Bell实验室的Ho所建议的任意决策森林(random
decision
forests)(Ho,1992,1999)的法子,把分类树组合成随机森林(Breiman,二〇〇三),即在变量(列)的施用和数码(行)的运用上开始展览随机化,生成很多分类树,再集中分类树的结果。后来Breiman在机械学习笔记上登出了他和Cutler设计的专断森林的算法(Breiman,二零零一)。那篇小说被多量引用(根据GoogleScholar,该小说至2012年被引用8000数1陆次),成为机器学习世界的2个里程碑。

肆意森林在Python和奥德赛中的落成

 

自由森林在Enclave packages和Python
scikit-learn
中的落成是当下越发流行的,下列是在Koleos和Python中载入随机森林模型的求实代码:

优缺点

自由森林的独到之处是:

  • 它的读书进程不慢。在处理相当的大的数量时,它如故格外高效。随机森林可以处理大量的多达几千个的自变量(Breiman,二〇〇〇)。
  • 幸存的任意森林算法评估全体变量的主要,而不必要担心一般回归难点面临的多元共线性的难点。
  • 它包含揣摸缺点和失误值的算法,假设有一对的资料遗失,还是可以够维持一定的准确度。
  • 随便森林中分类树的算法自然地回顾了变量的交互成效(interaction)(Cutler,
    et
    al.,二零零六),即X1的扭转造成X2对Y的成效产生变动。交互效能在其他模型中(如逻辑斯蒂回归)因其复杂性日常被忽略。随机森林对离群值不灵敏,在随意苦恼较多的情景下表现稳健。
  • 随便森林不易发生对数码的超负荷拟合(overfit)(Breiman,二零零零),然则那一点尚有争议(埃利th
    and 格拉汉姆,二零一零)。随机森林通过袋外误差(out-of-bag
    error)推断模型的误差。对于分类难题,误差是分类的错误率;对于回归难题,误差是残差的方差。随机森林的每棵分类树,都是对原始记录实行有放回的重抽样后变化的。每一次重抽样大概三分一的记录没有被抽取(Liaw,二〇一一)。没有被抽取的本来形成二个对待数据集。所以随便森林不要求别的预留部分数据做交叉验证,其自个儿的算法类似交叉验证,而且袋外误差是对预测误差的无偏揣测(Breiman,2003)。

专断森林的败笔:

  • 它的算法倾向于观测值较多的花色(要是昆虫B的记录较多,而且昆虫A、B和C间的差异非常小,预测值会倾向于B)。
  • 其它,随机森林中国水力电力对国公司平较多的分类属性的自变量(如土地利用项目 >
    1七个系列)比水平较少的分类属性的自变量(天气区类型<11个类型)对模型的震慑大(Deng
    et al.,2013)。

Python

 

#Import Library 
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier 
#use RandomForestRegressor for regression problem 
#Assumed you have, X (predictor) and Y (target) for training data set and x_test(predictor) of test_dataset 

# Create Random Forest object 
model= RandomForestClassifier(n_estimators=1000) 
# Train the model using the training sets and check score 
model.fit(X, y) 
#Predict Output 
predicted= model.predict(x_test) 

R Code

 

library(randomForest) 
x <- cbind(x_train,y_train) 
# Fitting model fit <- randomForest(Species ~ ., x,ntree=500) 
summary(fit) 
#Predict Output  predicted= predict(fit,x_test)

 

好了,未来大家已经精晓了运维随机森林算法的代码,接下去让我们看看那么些算法本身的运作格局是哪些的啊!

随意森林算法是如何做事的?

 

在任意森林中,每叁个决策树“种植”和“生长”的平整如下所示:

 

1.假使大家设定陶冶集中的样书个数为N,然后通过有重置的重新数次取样来赢得那N个样本,这样的取样结果将用作大家转变决策树的磨练集;

 

2.比方有M个输入变量,各种节点都将轻易选用m(m<M)个特定的变量,然后选拔那m个变量来规定最好的区别点。在决策树的变化进度中,m的值是维持不变的;

3.每棵决策树都最大只怕地拓展生长而不开始展览剪枝;

4.透过对持有的决策树实行加总来预测新的数据(在分拣时使用多数投票,在回归时使用平均)。

自由森林的亮点与缺点

优点:

 

  1. 正如上文所述,随机森林算法能解决分类与回归三种档次的标题,并在那八个地方都有相当好的猜测表现;

  2. 随机森林对于高维数据集的拍卖能力令人喜悦,它可以拍卖不可胜言的输入变量,并明显最注重的变量,因而被认为是一个科学的降维方法。其余,该模型能够出口变量的关键程度,那是二个分外便宜的效用。下图展现了随机森林对于变量主要性程度的出口情势:

  3. 在对缺点和失误数据举行估价时,随机森林是一个老大一蹴而就的艺术。即使存在大气的多寡不够,随机森林也能较好地保全精确性;

  4. 当存在分类不平衡的景况时,随机森林能够提供平衡数据集误差的灵光格局;

  5. 模型的上述个性能够被扩张运用到未标记的数量汇总,用于带领无监督聚类、数据透视和万分检查和测试;

  6. 随意森林算法中蕴藏了对输入数据的双重自抽样进程,即所谓的bootstrap抽样。那样一来,数据汇总大概三分一将从未用于模型的磨炼而是用于测试,那样的多寡被称为out
    of bag samples,通过这么些样本估量的误差被称为out of bag
    error。切磋阐明,那种out of bag
    方法的与测试集规模同教练集一致的估量方法有着一样的纯正程度,由此在随意森林中我们无需再对测试集进行其余的装置。

     

缺点:

 

  1. 自由森林在消除回归难题时并从未像它在分拣中彰显的那么好,那是因为它并无法交付1个再三再四型的输出。当实行回归时,随机森林不可见作出当先练习集数据范围的展望,那也许导致在对少数还有一定噪声的数量进行建立模型时出现过分拟合。

  2. 对于众多总括建立模型者来说,随机森林给人的感觉到像是3个黑盒子——你差不多不可能控制模型内部的运作,只可以在差异的参数和随机种子之间进行尝试。

调动随机森林模型中的参数

 

到方今停止,大家早已对全部随机森林模型实行了主导的刺探,与此同时,对于模型中种种参数的调动与修改也非凡最首要,下列为python
scikit-learn中私行森林模型的语法:

 

 

class sklearn.ensemble.RandomForestClassifier(n_estimators=10, criterion='gini', max_depth=None,min_samples_split=2, min_samples_leaf=1, min_weight_fraction_leaf=0.0, max_features='auto', max_leaf_nodes=None,bootstrap=True, oob_score=False, n_jobs=1, random_state=None, verbose=0, warm_start=False, class_weight=None)

 

 

切切实实的参数表明那里不再赘述,大家能够到scikit-learn.org的3.2.4.3.1章节进行查看。

 

 

 

这么些参数在调节随机森林模型的准确性方面起器重庆大学的效应。科学地接纳这一个目标,将能明显的压实模型工效。

结束语

 

在本文中,大家介绍了最常用的机械学习算法之一——随机森林,并对它的得失以及参数调整展开了证实,大家十二分推荐我们在平常分析中运用随机森林,并通过参数调整进一步明白那几个模型的辨析能力。

 

 

 

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