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苏州做网站,用wordpress建站要不要用宝塔,上海公司名字,西宁做网站制作的公司哪家好随机森林分类原理详解1. ‌集成思想‌2. ‌双重随机性‌3. ‌训练流程‌4. ‌优势机制‌5. ‌数学基础‌随机森林是一种集成学习方法#xff0c;通过构建多棵决策树并综合其预测结果来提高分类性能。其核心原理包括#xff1a; 1. ‌集成思想‌ 随机森林由多棵决策树组成通过构建多棵决策树并综合其预测结果来提高分类性能。其核心原理包括1. ‌集成思想‌随机森林由多棵决策树组成每棵树独立训练最终通过投票机制决定分类结果。这种“集体智慧”机制“三个臭皮匠胜过诸葛亮”显著提升模型的准确性和鲁棒性。2. ‌双重随机性‌随机森林通过以下两个关键随机操作实现多样性‌样本随机性‌每棵树从原始数据中有放回地随机抽取子集进行训练自助采样法确保数据多样性。 ‌特征随机性‌在每个节点分裂时随机选择特征子集如特征数量的平方根避免特征同质化。3. ‌训练流程‌‌数据采样‌从原始数据中抽取多个子集如100个。 ‌树构建‌每棵树独立训练使用随机子集和特征子集。 ‌预测集成‌对新样本所有树投票决定最终分类多数表决。4. ‌优势机制‌‌抗过拟合‌随机性降低单树方差提升泛化能力。 ‌鲁棒性‌对噪声和异常值不敏感适用于非线性问题。 ‌特征重要性‌通过分析各特征在决策树中的使用频率评估其对分类的贡献。5. ‌数学基础‌随机森林的预测函数为所有树预测结果的加权平均分类时为投票yargmaxc∑i1mI(yic)y​argmaxc​∑i1m​I(yi​c)其中 mm 为树的数量II 为指示函数。import numpy as np import pandas as pd from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier from sklearn.metrics import accuracy_score, classification_report, confusion_matrix from sklearn.datasets import load_iris import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns def load_data(): 加载示例数据集 iris load_iris() X pd.DataFrame(iris.data, columnsiris.feature_names) y pd.Series(iris.target, nametarget) return X, y def preprocess_data(X, y): 数据预处理 # 划分训练集和测试集 X_train, X_test, y_train, y_test train_test_split( X, y, test_size0.2, random_state42, stratifyy ) return X_train, X_test, y_train, y_test def train_model(X_train, y_train): 训练随机森林模型 # 创建随机森林分类器 model RandomForestClassifier( n_estimators100, max_depth10, min_samples_split5, min_samples_leaf2, random_state42, n_jobs-1 ) # 训练模型 model.fit(X_train, y_train) return model def evaluate_model(model, X_test, y_test): 评估模型性能 # 预测 y_pred model.predict(X_test) # 计算准确率 accuracy accuracy_score(y_test, y_pred) # 打印分类报告 print(模型准确率:, accuracy) print(\n分类报告:) print(classification_report(y_test, y_pred)) return y_pred def plot_confusion_matrix(y_test, y_pred): 绘制混淆矩阵 cm confusion_matrix(y_test, y_pred) plt.figure(figsize(8, 6)) sns.heatmap(cm, annotTrue, fmtd, cmapBlues) plt.title(混淆矩阵) plt.xlabel(预测标签) plt.ylabel(真实标签) plt.show() def feature_importance_analysis(model, feature_names): 特征重要性分析 importances model.feature_importances_ indices np.argsort(importances)[::-1] print(\n特征重要性排序:) for i in range(len(feature_names)): print(f{i1}. {feature_names[indices[i]]}: {importances[indices[i]]:.4f}) # 绘制特征重要性图 plt.figure(figsize(10, 6)) plt.title(特征重要性) plt.bar(range(len(importances)), importances[indices]) plt.xticks(range(len(importances)), [feature_names[i] for i in indices], rotation45) plt.tight_layout() plt.show() def main(): 主函数 print(随机森林分类器实现) print( * 30) # 加载数据 X, y load_data() print(f数据集大小: {X.shape}) print(f特征名称: {list(X.columns)}) # 数据预处理 X_train, X_test, y_train, y_test preprocess_data(X, y) # 训练模型 model train_model(X_train, y_train) print(\n模型训练完成!) # 评估模型 y_pred evaluate_model(model, X_test, y_test) # 绘制混淆矩阵 plot_confusion_matrix(y_test, y_pred) # 特征重要性分析 feature_importance_analysis(model, X.columns.tolist()) if __name__ __main__: main()numpy1.24.3 pandas2.0.3 scikit-learn1.3.0 matplotlib3.7.2 seaborn0.12.2总结‌随机森林通过集成多棵决策树通过双重随机性样本和特征实现高精度分类广泛应用于数据挖掘和机器学习任务。