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第4章：随机森林
随机森林是一种集成学习方法，它通过构建多个决策树并将它们的预测结果结合起来以提高整体性能。本章将详细介绍随机森林的原理、应用场景以及如何使用Scikit-Learn实现随机森林模型。
4.1 随机森林原理
4.1.1 集成学习
集成学习通过组合多个学习器来提高预测性能，减少过拟合和提高泛化能力。
4.1.2 随机性
随机森林在构建每棵树时引入随机性，包括随机选择样本（bootstrap sampling）和随机选择特征。
4.1.3 投票机制
在分类问题中，随机森林通过多数投票确定最终预测；在回归问题中，通常取多棵树预测的平均值。
4.2 随机森林应用
4.2.1 分类问题
随机森林在处理大型数据集和高维数据时表现出色，尤其适用于具有复杂结构的特征空间。
4.2.2 回归问题
随机森林回归可以处理非线性关系，并提供预测的置信区间。
4.2.3 特征重要性
随机森林可以评估特征对模型预测能力的贡献度，帮助理解数据。
4.3 随机森林代码实现
4.3.1 数据准备
我们将使用Scikit-Learn的鸢尾花数据集来演示随机森林的实现。
python
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split
# 加载数据集
iris = load_iris()
X = iris.data
y = iris.target
# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)4.3.2 模型训练
使用Scikit-Learn的RandomForestClassifier类来训练随机森林模型。
python
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
# 创建随机森林分类器实例
rf_classifier = RandomForestClassifier(n_estimators=100, random_state=42)
# 训练模型
rf_classifier.fit(X_train, y_train)4.3.3 模型评估
评估模型在测试集上的性能。
python
from sklearn.metrics import accuracy_score
# 在测试集上进行预测
y_pred = rf_classifier.predict(X_test)
# 计算准确率
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print(f"Accuracy: {accuracy:.2f}")4.3.4 特征重要性评估
评估特征的重要性。
python
# 获取特征重要性
feature_importances = rf_classifier.feature_importances_
# 可视化特征重要性
import matplotlib.pyplot as plt
plt.barh(range(len(feature_importances)), feature_importances)
plt.yticks(range(len(feature_importances)), iris.feature_names)
plt.xlabel("Feature Importance")
plt.title("Feature Importance in Random Forest")
plt.show()4.4 本章小结
本章介绍了随机森林的基本原理、应用场景，并使用Scikit-Learn实现了一个简单的随机森林模型。通过数据准备、模型训练、评估和特征重要性评估，我们可以看到随机森林在处理分类和回归问题中的有效性。理解随机森林的工作原理和代码实现对于深入学习集成学习方法至关重要。