一种加权的深度森林算法
加权关联规则的相关研究
加权关联规则的相关研究随着大数据时代的到来，加权关联规则成为了数据分析领域的一个热门研究方向。
加权关联规则是在传统关联规则挖掘的基础上，将数据集中的数据项赋予不同的权重，从而更加准确地挖掘出潜在的关联规则。
本文将介绍加权关联规则的相关研究进展。
一、加权关联规则的概念与算法1.1 概念加权关联规则是在基于频率的关联规则挖掘算法的基础上，引入每个数据项的权重信息，使得每个数据项在生成关联规则时所占的比重更为准确。
例如，在一个订单中，某些商品的销售数量更大，自然它们对于关联规则的生成有更大的影响力，因此应该被赋予更大的权重。
1.2 算法加权关联规则的算法可以分为两类：基于置信度和基于频率。
基于置信度的算法将基本概念中的支持度和置信度扩展为每个数据项的支持度和置信度，从而在生成规则时考虑了每个数据项的权重。
基于频率的算法则是在频繁模式挖掘的基础上引入权重信息，通过对同一模式不同权重的数据项统计来计算支持度和置信度。
例如，在计算支持度时，只有至少有一项的权重超过阈值时，才计入支持度的计数器中。
2.1 加权支持度1997年，Zaki等人首次提出了加权支持度的概念，他们将每个数据项的权重乘以其在事务中出现的频率，用来代替传统关联规则挖掘算法中的支持度。
此后，Chen等人和Yong 等人根据不同的权重类型，分别提出了加权交叉支持度和加权联合支持度的概念，并采用了新的计算方式来支持权重的使用。
1998年，Srikant等人提出了加权置信度的概念，也被称为加权后件可信度。
他们认为，在计算置信度时，应该考虑到每个数据项的权重，在此基础上提出了加权置信度的计算公式，并通过实验验证了其可行性。
2.3 加权关联规则发现2.4 加权关联规则在实际应用中的应用随着加权关联规则的研究深入，在许多领域中都出现了加权关联规则的应用。
例如，在销售管理、医学或航空等领域中，加权关联规则可以帮助分析消费者购买行为、诊断疾病或飞行安全风险等问题。
人工智能的不同算法
人工智能的不同算法
人工智能的算法类型主要包括以下几种：
1. 机器学习算法：基于数据样本的学习和建模，通常需要大量的训练数据。
常见的机器学习算法包括决策树、支持向量机、神经网络、随机森林等。
2. 深度学习算法：一种特殊的机器学习算法，基于神经网络，对数据进行层层处理和学习以提取更高级别的抽象特征，适用于处理大规模图像、语音、文本等数据。
典型的深度学习算法有卷积神经网络、循环神经网络等。
3. 自然语言处理算法：用于处理自然语言数据的算法，如文本分类、机器翻译、情感分析等。
典型的自然语言处理算法有词向量模型、循环神经网络等。
4. 强化学习算法：一种用于训练智能体进行决策和行动的算法，通过不断试错和奖惩来优化行为策略。
典型的强化学习算法包括Q学习、策略梯度等。
5. 计算机视觉算法：用于处理和分析图像和视频数据的算法，如目标检测、图像分割、人脸识别等。
典型的计算机视觉算法有卷积神经网络、循环神经网络等。
以上信息仅供参考，如需获取更多详细信息，建议查阅人工智能领域相关书籍或咨询人工智能领域专业人士。
评分模型常用的算法-概述说明以及解释
评分模型常用的算法-概述说明以及解释1.引言1.1 概述评分模型是在许多领域中广泛应用的一种算法，用于对不同对象或事件进行评分或打分。
通过评分模型，我们可以将复杂的事物转化为数字形式，从而更方便地进行比较和分析。
评分模型的应用可以追溯到多个领域，如电商平台中的商品评价、社交媒体中的用户评级以及电影评分等。
评分模型的重要性在于它可以帮助我们量化和衡量各个对象的优劣程度。
通过建立合理的算法和评分体系，我们可以对不同对象进行客观、准确且可靠的评估。
这不仅对消费者和用户提供了更好的参考和决策依据，也对商品和服务的提供者提供了改进和优化的方向。
评分模型的广泛应用使得我们能够更好地了解各个领域中的对象和事件，并对它们进行全面的比较和分析。
常用的评分模型算法包括但不限于平均分算法、加权平均算法、协同过滤算法等。
平均分算法是一种简单且常见的评分算法，它将所有评分相加再取平均值作为最终评分。
加权平均算法在平均分算法的基础上引入权重因素，根据不同评分的重要性进行加权计算。
协同过滤算法则是基于用户的历史行为和偏好进行评分预测，通过发现用户之间的相似性来推荐适合的评分。
这些评分模型算法在不同的领域和场景中发挥着重要的作用。
在电商平台中，评分模型可以帮助消费者选择高质量和受欢迎的商品，提升用户的购物体验。
在社交媒体中，评分模型可以帮助用户发现和关注高质量的内容创作者，并建立交流和互动的平台。
在电影和音乐领域，评分模型可以帮助用户找到符合个人口味和喜好的作品，提供个性化的推荐和建议。
总之，评分模型是一种重要的算法工具，它能够帮助我们进行客观、准确和可靠的评估和比较。
通过不断优化和改进评分模型算法，我们可以提高评估的准确性和预测的精确性，为用户和消费者提供更好的体验和服务。
未来，随着技术的不断发展和应用场景的扩大，评分模型算法有望进一步提升并发展出更多的变种和应用形式。
对于评分模型的应用前景，我们可以期待它在各个领域中发挥更大的作用，并为不同行业的发展注入新的动力和机遇。
一种基于粒子群算法优化的加权随机森林模型
!第"#卷第$期郑州大学学报!理学版"%&’("#)&($ !*#$+年,月-./012340&56278.!)9:.;<7.=>."?9@.*#$+一种基于粒子群算法优化的加权随机森林模型王!杰!!程学新!!彭金柱!郑州大学电气工程学院!河南郑州H"###$"摘要!随机森林是一种高效的分类算法’其模型中的投票选取机制会导致一些训练精度较低的决策树也拥有相同的投票能力’从而降低准确度’而且模型中的决策树棵数及其他参数通常难以选取.为解决此问题’在投票时将每棵决策树乘以一个与其训练精度成正比的权重’并采用粒子群算法优化随机森林模型’通过迭代优化选取模型中包含的参数.通过6O a数据库进行验证’结果显示提出的加权随机森林模型分类正确率高于一般的随机森林算法及传统的分类算法.关键词!随机森林#决策树#O H("算法#粒子群中图分类号!U T$+$文献标志码!F文章编号!$CA$B C+H$!*#$+"#$B##A*B#""’(!$#($,A#"V W.7N N2.$CA$B C+H$(*#$A##C)*引言随机森林!b e"算法是一种分类模型’其本质是将E933723算法和@92>&I N5LN J9<1算法结合起来*$\,+’通过构造多棵决策树分类器对测试样本进行分类’然后对这些决策树采取投票选取机制确定最终的分类结果.由于随机森林模型对噪声和异常值的容忍度较高’且随机森林直接通过数据进行分类’不需要分类样本的先验知识’因此可省略数据预处理的工作.随机森林算法自提出之后’被广泛地运用于数据挖掘与分类问题中*H\C+.针对随机森林算法中存在的一些问题’学者们提出了不同的方案’对随机森林算法进行改进.文献*A+从选取特征)训练样本等多个方面对随机森林进行改进’提升了训练准确率.文献*++提出了基于生存树的随机森林模型!b;e"’证明了随机生存森林对于高维样本的分类能力大于普通随机森林.文献*D+将分位数回归理论引入随机森林中’提出了分位数回归森林!n b e".在处理生长较差的决策树方面’文献*$#+将随机森林算法中每棵决策树按分类性能进行排序’并淘汰掉分类性能差的决策树.但此方法的弊端在于容易淘汰掉仅对某一类别分类较好的决策树’从而影响该类别最终的分类效果.文献*$$+提出了加权投票的概念’但其权值的计算方式不够优秀’很容易出现特别大的权值’从而使随机森林的投票都集中于较少的几棵树.随后’文献*$*+将以上两种方法相结合’采用&5:B&Q B L93准确率作为决策树投票权重并保留A#m的决策树.此方法的弊端在于每棵决策树&5:B&Q B L93样本不同从而导致投票不能保证其公平性.此外’至今为止较少有文献提及随机森林中各参数对模型的影响’决策树棵数或剪枝阈值的选取也没有理论上的支持’通常只能靠经验选取.为解决以上问题’本文提出了一种基于粒子群算法优化的加权随机森林算法!T;g Yb e"’采用粒子群算法对随机森林模型进行优化’通过迭代优化的方式选取决策树棵数)剪枝阈值等参数.同时’为解决投票权重问题’本文从训练样本中提取出一部分样本’作为预测试样本’用来计算每棵决策树的权值’从而保证其投票的公平性.而本文对权值的计算方式加以简化’仅采用预测试样本的分类正确率作为每棵决策树的权值.其原因在于过于复杂的权值计算方式会极大地增加训练时间’而采用较为简单的正确率加权方法’经过粒子群算法优化之后’同样可保证其分类精确度.收稿日期!*#$AB#,B$#基金项目!国家自然科学基金项目!C$HA,*CC".作者简介!王杰!$D"D&"’男’河南周口人’教授’主要从事模式识别与智能控制研究’=B I97’(d W K445.1>5.<2.!第$期王!杰#等$一种基于粒子群算法优化的加权随机森林模型+*决策树算法+,+*("/算法随机森林算法是由多棵决策树分类器构成’故在研究随机森林算法之前’需要对决策树有一定的了解.目前有很多种决策树生成算法’但最有影响力的是n 572’92的a S ,算法.该算法在决策树中引入信息论的概念’并定义了信息增益.a S ,算法的原理如下所示(假设样本!可按照目标属性分成C 个不同的类别’则其分类的熵的定义为(3K I G ,*!!"6)C"6$7,"’&3*,"’!$"其中(,"为目标属性的第"个值所对应的样本在总样本!中所占的比例.以上定义的分类熵可作为样本!的纯度判别标准’即(3K I G ,*!!"6#表示样本!属于同一种类别8根据此定义’可进一步引伸出样本!中决策属性=的信息增益&2"3!!’="的定义为&2"3!!’="6(3K I G ,*!!"7)N !’!="!N!(3K I G ,*!!N "’!*"其中(’!="是决策属性=的值域’!N 是属性=的值为N 的样本数量’!是总样本数量.a S ,算法就是每次都选取拥有最大信息增益的属性作为其分类属性进行分类’而分类属性临界值的选取也要最大化信息增益’直到所有结点的分类熵值为#.若样本的所有属性均参与分类后分类熵仍大于#’则返回该样本中目标属性的众数所对应的分类作为该样本最终的分类结果.+,-*%7,8算法a S ,算法虽可正确地进行分类’但仍存在许多问题.a S ,算法只能对离散的数据进行分类’无法处理连续数据.且a S ,算法没有剪枝的步骤’甚至可能导致每个叶结点只包含一个样本’产生过拟合现象.O H("算法是对a S ,算法的一个改进’它采用信息增益率而非信息增益来选择决策属性.信息增益率的定义为(&2"312K "G !!’="6&2"3!!’=")C"6$!"!’&3*!"!8!,"!!此外’O H("算法还加入了前剪枝的步骤.即在分类过程中’当某集合的样本数小于一个给定的阈值!时’就直接将此集合看作一个叶结点’然后返回目标属性的众数作为分类结果8阈值!直接决定了决策树是否会出现过拟合现象或者出现分类不准确’但!只能凭经验选取’并无理论上的支持.-*随机森林模型及其优化-,+*随机森林模型随机森林模型的实质是一个有多棵互不相关决策树的分类器.每棵决策树均采用E &&:N :@9J 方法进行采样’然后再从所有的0个决策属性中随机挑选出-个属性进行分类8在整个训练过程中’一般-的取值不变8训练完成后’当测试样本输入时’每棵决策树均对测试样本进行分类’并采取投票的方法决定该测试样本的最终分类结果8假设对于一个测试样本)’第B 棵决策树的输出为9:@11’B !)"6"’"6$’*’/’C ’即为其对应的类别’B 6$’*’/’<’<为随机森林中的决策树棵数’则随机森林模型!be "的输出为9b e !)"69@3I 9]"6$’*’/’C,Q !9:@11’B!)"6""-’!H "其中(Q!3"表示满足括号中表达式的样本个数.-,-*随机森林模型加权在传统的随机森林模型中’每棵决策树在投票时权重都相等’但又不能保证每棵决策树的分类精度一致.因此’总会有一些训练精度不高的决策树投出错误的票数’从而影响了整个随机森林的分类能力.为了降低训练精度不高的决策树对整个模型的影响’本文提出了一种加权随机森林模型.其核心是将训练样本分为,A郑州大学学报!理学版"第"#卷两部分(一部分作为传统随机森林模型的训练样本’对所有的随机数进行训练#另一部分为预测试样本’在训练完成之后’对每棵决策树分别进行测试’并计算其分类正确率’V B 6E <&@@1<:’BE’B 6$’*’/’<’!""其中(E <&@@1<:’B 为第B棵树分类正确的样本数’E 为预测试样本数.将此正确率作为对应决策树的权重’每棵决策树在进行投票时’都要乘以此权值.则加权随机森林模型!Yb e "的输出为(9Yb e!)"69@3I 9]"6$’*’/’C ,)B !<’9:@11’B!)"6"V B-8!C "-,/*随机森林模型#R ’加权优化以上算法中’剪枝阈值!)决策树棵数<)预测试样本数E )随机属性个数-等参数对整个模型的输出具有一定的影响.但所有参数均需要通过经验选取’并没有理论上的支持.粒子群算法通过对鸟类捕食行为进行模拟’能够快速地选取最优解.本文通过将粒子群算法引入模型’对加权随机森林算法中的参数进行迭代优化’最终达到了较好的分类效果.粒子群优化加权随机森林算法的步骤如下(;:1J$确定算法的参数’随机设定出剪枝阈值!)决策树棵数<)预测试样本数E )随机属性个数-的初值#;:1J*采用E &&:N :@9J 算法采样’随机生产<个训练集’并在每个训练集中选出E 个预测试样本#;:1J,利用每个训练集剩下的样本分别生成决策树’共<棵’在生成过程中’每次选择属性前’均从全部属性中选出-个属性作为当前结点的决策属性#;:1JH 当结点内包含的样本数少于阈值!时’将该结点作为叶结点’并返回其目标属性的众数作为该决策树的分类结果#;:1J"当所有决策树生成后’对每棵决策树进行预测试’并利用式!""计算其权值#;:1JC 利用式!C "计算出模型的分类结果#;:1JA 将分类结果作为适应度值’采用粒子群算法对;:1J$中提到的参数进行迭代优化’确定最终模型的参数./*实验验证及分析本文中用到的实验数据均来自于加利福尼亚大学的6O a 数据库’并选取了其中F L9’&21)E 92MN )O 9@=B 89’59:7&2)P 1::1@)Y721n 59’7:R 和i 19N :共C 个数据集.为了验证模型参数对加权随机森林算法分类能力的影响’本文选取Y721n 59’7:R 数据集作为验证数据集’分别对剪枝阈值!和决策树棵数<进行验证8实验$对剪枝阈值!在#到,#之间进行取值’并记录所得分类准确率8实验$的结果如图$所示8实验*对决策树棵数<分别取值为$#到$##之间的$#的整数倍’其结果如图*所示.图+*剪枝阈值对分类性能的影响4563+*=Q Q 1<:&Q J@52723:0@1N 0&’>&2:1N :9<<5@9<R图-*决策树棵数对性能的影响4563-*=Q Q 1<:&Q :@11+N 25I L1@&2:1N :9<<5@9<RHA!第$期王!杰#等$一种基于粒子群算法优化的加权随机森林模型!!通过图$可看出’随着剪枝阈值!的不断增加’分类性能呈现一个下降的趋势.因此对于数据集Y721 n59’7:R来说’剪枝阈值!为#可取得最高的分类准确率.从图*可发现’决策树棵数在"#以后’分类的准确率在#("D左右开始波动.故对于数据集Y721n59’7:R’最佳的决策树棵数为"#.因此可说明’;:1J$中提及的参数对模型的分类性能具有一定的影响.为保证选取到最优值’本文采用粒子群算法对模型进行优化’提出粒子群优化加权随机森林算法!T;g Yb e"’并在C组数据集上进行测试.将其训练结果与文献*$*+中提到的普通加权随机森林!Yb e")分位数回归森林!n b e")随机生存森林!b;e")传统随机森林!b e")O H("决策树分类器!S U")支持向量机!;%?"和E T神经网络等传统分类器进行对比’结果如表$所示.表$中记录了所有算法对C个数据集的平均分类正确率.每个数据集名之后括号中的两个数字分类代表了该数据集的属性个数和类别个数.表+*不同算法分类性能比较0123+*U01<&I J9@7N&2&Q>7Q Q1@12:9’3&@7:0I N数据集F L9’&21!+’,"E92MN!$C’*"O9@=89’59:7&2!C’H"P1::1@!$C’*C"Y721n59’7:R!$$’A"i19N:!+’H"T;g Yb e),Y)+-#(D##"),WX8/),X8T X#(C#,A#(CAD+ Yb e#(A+H$#(+DD,#(DC"A#(A$H##("D#"#(CAA* b;e#(AC*A),W)7-#(DCA,#(A,*"),T)X-#(CA+C n b e#(AA#C#(+DA"#(DA$##(C+A*#("+D H#(CAH,b e#(A","#(+DA A#(DC#*#(CCC H#("+A A#(CAC#S U#(A$+H#(++"H#(D,$,#(","H#(HDA A#("A*, ;%?#(AAC+#(D#$H#(DA*+#("DD,#(""C+),TY--E T#(C"*D#(+CH,#(CD"$#(#CA##(#+D,#(H"$C!!注(粗体代表了每个数据集的最优正确率’下划线代表了与最优正确率无统计学差异.!!根据表$可以得到’T;g Yb e在F L9’&21)O9@=89’59:7&2)P1::1@,个数据集上均取得了最优分类正确率’同时在E92MN和Y721n59’7:R两个数据集上的分类正确率与最优正确率无统计学差异.对于F L9’&21数据集’T;g Yb e取得了最优结果’Yb e)b;e)n b e和;%?的表现情况相差不大’均比b e)S U和E T算法更加优秀.对于高维的数据集E92MN和Y721n59’7:R’b;e充分展示了其对高维数据的分类能力’取得最优解’而T;g Yb e也表现良好’与b;e无明显差异.对于数据集O9@=89’59:7&2’T;g Yb e和n b e);%?同时取得较好的分类结果’优于其他算法.对于多类别的P1::1@数据集’T;g Yb e远远领先于其他算法’取得最优结果.最后’对于i19N:数据集’;%?算法超过了所有的随机森林算法及改进.综上所述’本文所提出的T;g Yb e算法在除i19N:之外的"个数据集上均能够取得不错的表现’而且在F L9’&21和P1::1@数据集上要明显优于其他算法.7*结论本文对随机森林模型的投票机制做出了一定的改进’从训练样本中提取出一部分预测试样本’并将每棵决策树对预测试样本的分类正确率作为其投票权值.为保证模型参数能够取得最优值’本文还利用粒子群算法对模型进行优化’提出了基于粒子群优化的加权随机森林算法.该算法在C组实验数据集上均取得了良好的结果.在今后的工作中’我们将会对随机森林模型的采样机制进行研究.通过对比不同采样算法对分类性能的影响’决定出最优的采样算法’而不局限于仅用E&&:N:@9J算法进行采样."AC A郑州大学学报!理学版"第"#卷参考文献!*$+!E b=a?F)P.b92>&I Q&@1N:N*-+.?9<0721’19@2723’*##$’H"!$"("\,*.**+!E b=a?F)P.E933723J@1>7<:&@N*-+.?9<0721’19@2723’$DDC’*H!*"($*,\$H#.*,+!c gU.U01@92>&IN5LN J9<1I1:0&>Q&@<&2N:@5<:723>1<7N7&2Q&@1N:N*-+.a===:@92N9<:7&2N&2J9::1@2929’R N7N92>I9<072172B :1’’7312<1’$DD+’*#!+"(+,*\+HH.*H+!李欣海.随机森林模型在分类与回归分析中的应用*-+.应用昆虫学报’*#$,’"#!H"($$D#\$$DA.*"+!林成德’彭国兰.随机森林在企业信用评估指标体系确定中的应用*-+.厦门大学学报!自然科学版"’*##A’HC!*"( $DD\*#,.*C+!杨帆’林琛’周绮凤’等.基于随机森林的潜在#近邻算法及其在基因表达数据分类中的应用*-+.系统工程理论与实践’*#$*’,*!H"(+$"\+*".*A+!b g E)a G B a G g)-F?.a I J@&8723@92>&I Q&@1N:N*O+7$":0=5@&J192O&2Q1@12<1&2?9<0721P19@2723.a:9’R’*##H.*++!a;c YF b F)c’G g Z F P6b6E’E P F O G;U g)==c’1:9’.b92>&IN5@8789’Q&@1N:N*-+.-&5@29’&Q:0&@9<7<&2<&’&3R&Q Q7<79’J5L’7<9:7&2&Q:0172:1@29:7&29’9N N&<79:7&2Q&@:01N:5>R&Q’523<92<1@’*##+’C!$*"($DAH\$DA".*D+!)a O g P F a?.n592:7’1@13@1N N7&2Q&@1N:N*-+.-&5@29’&Q I9<0721’19@2723@1N19@<0’*##C’A!*"(D+,\DDD.*$#+O b g6h O’-g g;;=);G’P=??=);F.U@7I I1>L933723*-+.O&I J5:9:7&29’N:9:7N:7<N o>9:9929’R N7N’*##A’"*!$"(,C*\ ,C+.*$$+F?F b F U6)Z FS’O F E b=b F-’P==i;.=2@7<01>@92>&I Q&@1N:N*-+.E7&72Q&@I9:7<N’*##+’*H!$+"(*#$#\*#$H.*$*+h6E’Z6gh’i=i’1:9’.F27I J@&81>@92>&I Q&@1N:<’9N N7Q71@Q&@:1]:<9:13&@749:7&2*-+.-&5@29’&Q<&I J5:1@N’*#$*’A !$*"(*D$,\*D*#.$[:56H=:JM1<J DO4D;:G=!DJ:>I1G:JD<#1;=5@>:R C1;O’P=5O5\1=5D<YF)Z-71’O c=)Zh51]72’T=)Z-72405!!C FG G B G9(B+C K I"C2B(34"3++I"34’a F+34W FG J M3"N+I O"K*’a F+34W FG J H"###$’H F"32"$2G=;1@=(U018&:723I1<0927N I72:01@92>&I Q&@1N:!b e"I&>1’d&5’>@1>5<1:01<&@@1<:@9:1.U01 25I L1@&Q>1<7N7&2:@11N92>:01&:01@J9@9I1:1@N72:01@92>&I Q&@1N:d1@1>7Q Q7<5’::&N1’1<:.U&N&’81 :01N1J@&L’1I N’9d1730:1>@92>&I Q&@1N:N I&>1’d9N J@&J&N1>.a28&:723’19<0>1<7N7&2:@11d9N I5’:7B J’71>9d1730:d07<0d9N J@&J&@:7&29’:&7:N:@9727239<<5@9<R.U01J9@9I1:1@N<&2:9721>d1@1N1’1<:1>LR :017:1@9:781&J:7I749:7&2d7:0T;g9’3&@7:0I.U011]J1@7I12:9’@1N5’:N d7:0:016O a>9:9L9N1N0&d1>:09: :01<’9N N7Q7<9:7&29<<5@9<R&Q:01J@&J&N1>I&>1’d9N07301@:092:09:&Q:01&@73729’@92>&I Q&@1N:N92> :01:@9>7:7&29’<’9N N7Q7<9:7&29’3&@7:0I.K:A C D;J G(@92>&I Q&@1N:#>1<7N7&2:@11#O H("9’3&@7:0I#J9@:7<’1N d9@I&J:7I749:7&2!责任编辑(王浩毅"。
决策树和随机森林
决策树和随机森林
决策树和随机森林都是基于树的算法，他们都可以用来解决分类和回
归问题。
决策树是一种树状图数据结构，它以关于属性的条件分支形式存
储数据。
决策树的优势在于模型易于解释和理解，非常适合作为通过视觉
或可视化的方式表达和解释结果的模型。
它可以用于编码大量的属性关系，并能够有效的处理具有缺失值和噪声的数据集。
然而，决策树也有一些缺点，例如它的复杂性和过拟合的可能。
而随机森林是一种机器学习算法，它位于决策树和贝叶斯方法之间，
通过在大量决策树之间进行加权，来降低过拟合现象。
它可以建立一个由
多个决策树组成的森林，并且可以有效处理大量的数据。
随机森林算法改
善了决策树的过拟合现象，具有更高的分类准确性和鲁棒性。
另外它也可
以有效地处理各种类型的属性，处理大量的实例和多种样本分布。
决策树和随机森林在解决不同的问题时有所不同。
对于具有较少噪声
的数据集，决策树通常具有更高的准确性。
但是，对于有噪声的数据集，
随机森林通常可以更好地处理这些噪声，而且也不太可能出现过拟合的情况。
此外，随机森林也可以有效地处理具有多种样本分布的数据集。
总的来说。
python随机森林算法及其优化详解
python随机森林算法及其优化详解前⾔优化随机森林算法，正确率提⾼1%~5%（已经有90%+的正确率，再调⾼会导致过拟合）论⽂当然是参考的，毕竟出现早的算法都被⼈研究烂了，什么优化基本都做过。
⽽⼈类最⾼明之处就是懂得利⽤前⼈总结的经验和制造的⼯具（说了这么多就是为偷懒找借⼝。
hhhh）优化思路1. 计算传统模型准确率2. 计算设定树⽊颗数时最佳树深度，以最佳深度重新⽣成随机森林3. 计算新⽣成森林中每棵树的AUC，选取AUC靠前的⼀定百分⽐的树4. 通过计算各个树的数据相似度，排除相似度超过设定值且AUC较⼩的树5. 计算最终的准确率主要代码粘贴如下（注释⽐较详细，就不介绍代码了）#-*- coding: utf-8 -*-import timefrom csv import readerfrom random import randintfrom random import seedimport numpy as npfrom numpy import matfrom group_11 import caculateAUC_1, plotTree# 建⽴⼀棵CART树'''试探分枝'''def data_split(index, value, dataset):left, right = list(), list()for row in dataset:if row[index] < value:left.append(row)else:right.append(row)return left, right'''计算基尼指数'''def calc_gini(groups, class_values):gini = 0.0total_size = 0for group in groups:total_size += len(group)for group in groups:size = len(group)if size == 0:continuefor class_value in class_values:proportion = [row[-1] for row in group].count(class_value) / float(size)gini += (size / float(total_size)) * (proportion * (1.0 - proportion))# ⼆分类执⾏两次，相当于*2return gini'''找最佳分叉点'''def get_split(dataset, n_features):class_values = list(set(row[-1] for row in dataset))# 类别标签集合b_index, b_value, b_score, b_groups = 999, 999, 999, None# 随机选取特征⼦集，包含n_features个特征features = list()while len(features) < n_features:# 随机选取特征# 特征索引index = randint(0, len(dataset[0]) - 2) # 往features添加n_features个特征（n_feature等于特征数的根号），特征索引从dataset中随机取if index not in features:features.append(index)for index in features: # 对每⼀个特征# 计算Gini指数for row in dataset: # 按照每个记录的该特征的取值划分成两个⼦集，计算对于的Gini（D，A），取最⼩的 groups = data_split(index, row[index], dataset)gini = calc_gini(groups, class_values)if gini < b_score:b_index, b_value, b_score, b_groups = index, row[index], gini, groupsreturn {'index': b_index, 'value': b_value, 'groups': b_groups} # 每个节点由字典组成'''多数表决'''def to_terminal(group):outcomes = [row[-1] for row in group]return max(set(outcomes), key=outcomes.count)'''分枝'''def split(node, max_depth, min_size, n_features, depth):left, right = node['groups'] # ⾃动分包/切⽚del (node['groups'])if not left or not right: # left或者right为空时node['left'] = node['right'] = to_terminal(left + right) # 叶节点不好理解returnif depth >= max_depth:node['left'], node['right'] = to_terminal(left), to_terminal(right)return# 左⼦树if len(left) <= min_size:node['left'] = to_terminal(left)else:node['left'] = get_split(left, n_features)split(node['left'], max_depth, min_size, n_features, depth + 1)# 右⼦树if len(right) <= min_size: # min_size最⼩的的分枝样本数node['right'] = to_terminal(right)else:node['right'] = get_split(right, n_features)split(node['right'], max_depth, min_size, n_features, depth + 1)'''建⽴⼀棵树'''def build_one_tree(train, max_depth, min_size, n_features):# 寻找最佳分裂点作为根节点root = get_split(train, n_features)split(root, max_depth, min_size, n_features, 1)return root'''⽤森林⾥的⼀棵树来预测'''def predict(node, row):if row[node['index']] < node['value']:if isinstance(node['left'], dict):return predict(node['left'], row)else:return node['left']else:if isinstance(node['right'], dict):return predict(node['right'], row)else:return node['right']# 随机森林类class randomForest:def __init__(self,trees_num, max_depth, leaf_min_size, sample_ratio, feature_ratio):self.trees_num = trees_num # 森林的树的数⽬self.max_depth = max_depth # 树深self.leaf_min_size = leaf_min_size # 建⽴树时，停⽌的分枝样本最⼩数⽬self.samples_split_ratio = sample_ratio # 采样，创建⼦集的⽐例（⾏采样）self.feature_ratio = feature_ratio # 特征⽐例（列采样）self.trees = list() # 森林'''有放回的采样，创建数据⼦集'''def sample_split(self, dataset):sample = list()n_sample = round(len(dataset) * self.samples_split_ratio) #每棵树的采样数while len(sample) < n_sample:index = randint(0, len(dataset) - 2) #随机有放回的采样sample.append(dataset[index])return sample##############***Out-of-Bag***################################# 进⾏袋外估计等相关函数的实现,需要注意并不是每个样本都可能出现在随机森林的袋外数据中 # 因此进⾏oob估计时需要注意估计样本的数量def OOB(self, oobdata, train, trees):'''输⼊为：袋外数据dict,训练集,tree_listreturn oob准确率'''n_rows = []count = 0n_trees = len(trees) # 森林中树的棵树for key, item in oobdata.items():n_rows.append(item)# print(len(n_rows)) # 所有trees中的oob数据的合集n_rows_list = sum(n_rows, [])unique_list = []for l1 in n_rows_list: # 从oob合集中计算独⽴样本数量if l1 not in unique_list:unique_list.append(l1)n = len(unique_list)# print(n)# 对训练集中的每个数据，进⾏遍历，寻找其作为oob数据时的所有trees,并进⾏多数投票for row in train:pre = []for i in range(n_trees):if row not in oobdata[i]:# print('row: ',row)# print('trees[i]: ', trees[i])pre.append(predict(trees[i], row))if len(pre) > 0:label = max(set(pre), key=pre.count)if label == row[-1]:count += 1return (float(count) / n) * 100'''建⽴随机森林'''def build_randomforest(self, train):temp_flag = 0max_depth = self.max_depth # 树深min_size = self.leaf_min_size # 建⽴树时，停⽌的分枝样本最⼩数⽬n_trees = self.trees_num # 森林的树的数⽬n_features = int(self.feature_ratio * (len(train[0])-1)) #列采样，从M个feature中，选择m个(m<<M) # print('特征值为 : ',n_features)oobs = {} # ----------------------for i in range(n_trees): # 建⽴n_trees棵决策树sample = self.sample_split(train) # 有放回的采样，创建数据⼦集oobs[i] = sample # ----------------tree = build_one_tree(sample, max_depth, min_size, n_features) # 建⽴决策树self.trees.append(tree)temp_flag += 1# print(i,tree)oob_score = self.OOB(oobs, train, self.trees) # oob准确率---------print("oob_score is ", oob_score) # 打印oob准确率---------return self.trees'''随机森林预测的多数表决'''def bagging_predict(self, onetestdata):predictions = [predict(tree, onetestdata) for tree in self.trees]return max(set(predictions), key=predictions.count)'''计算建⽴的森林的精确度'''def accuracy_metric(self, testdata):correct = 0for i in range(len(testdata)):predicted = self.bagging_predict(testdata[i])if testdata[i][-1] == predicted:correct += 1return correct / float(len(testdata)) * 100.0# 数据处理'''导⼊数据'''def load_csv(filename):dataset = list()with open(filename, 'r') as file:csv_reader = reader(file)for row in csv_reader:if not row:continue# dataset.append(row)dataset.append(row[:-1])# return datasetreturn dataset[1:], dataset[0]'''划分训练数据与测试数据'''def split_train_test(dataset, ratio=0.3):#ratio = 0.2 # 取百分之⼆⼗的数据当做测试数据num = len(dataset)train_num = int((1-ratio) * num)dataset_copy = list(dataset)traindata = list()while len(traindata) < train_num:index = randint(0,len(dataset_copy)-1)traindata.append(dataset_copy.pop(index))testdata = dataset_copyreturn traindata, testdata'''分析树，将向量内积写⼊list'''def analyListTree(node, tag, result):# 叶⼦节点的⽗节点if (isinstance(node['left'], dict)):# 计算node与node[tag]的内积tag="left"re = Inner_product(node, tag)result.append(re)analyListTree(node['left'], 'left', result)returnelif (isinstance(node['right'], dict)):# 计算node与node[tag]的内积tag = "right"re = Inner_product(node, tag)result.append(re)analyListTree(node['right'], 'right', result)returnelse:return'''求向量内积'''# 计算node与node[tag]的内积def Inner_product(node ,tag):a = mat([[float(node['index'])], [float(node['value'])]])b = mat([[float(node[tag]['index'])], [float(node[tag]['value'])]])return (a.T * b)[0,0]'''相似度优化'''''' same_value = 20 # 向量内积的差（⼩于此值认为相似）same_rate = 0.63 # 树的相似度（⼤于此值认为相似）返回新的森林（已去掉相似度⾼的树）'''def similarity_optimization(newforest, samevalue, samerate):res = list() # 存储森林的内积result = list() # 存储某棵树的内积i = 1for tree in newforest:# 分析树，将向量内积写⼊list# result 存储tree的内积analyListTree(tree, None, result)res.append(result)# print('第',i,'棵树：',len(result),result)result = []# print('res = ',len(res),res)# 取⼀棵树的单个向量内积与其他树的单个向量内积做完全对⽐（相似度） # 遍历列表的列for i in range(0, len(res) - 1):# 保证此列未被置空、if not newforest[i] == None:# 遍历做对⽐的树的列for k in range(i + 1, len(res)):if not newforest[k] == None:# time⽤于统计相似的次数，在每次更换对⽐树时重置为0time = 0# 遍历列表的当前⾏for j in range(0, len(res[i])):# 当前两颗树对⽐次数all_contrast = (res[ i].__len__() * res[k].__len__())# 遍历做对⽐的树的⾏for l in range(0, len(res[k])):# 如果向量的内积相等，计数器加⼀if res[i][j] - res[k][l] < samevalue:time = time + 1# 如果相似度⼤于设定值real_same_rate = time / all_contrastif (real_same_rate > samerate):# 将对⽐树置空newforest[k] = Noneresult_forest = list()for i in range(0, newforest.__len__()):if not newforest[i] == None:result_forest.append(newforest[i])return result_forest'''auc优化method'''def auc_optimization(auclist,trees_num,trees):# 为auc排序，获取从⼤到⼩的与trees相对应的索引列表b = sorted(enumerate(auclist), key=lambda x: x[1], reverse=True)index_list = [x[0] for x in b]auc_num = int(trees_num * 2 / 3)# 取auc⾼的前auc_num个print('auc: ', auc_num, index_list)newTempForest = list()for i in range(auc_num):# myRF.trees.append(tempForest[i])# newTempForest.append(myRF.trees[index_list[i]])newTempForest.append(trees[index_list[i]])return newTempForest'''得到森林中决策树的最佳深度'''def getBestDepth(min_size,sample_ratio,trees_num,feature_ratio,traindata,testdata): max_depth = np.linspace(1, 15, 15, endpoint=True)# max_depth=[5,6,7,8,9,10,11,12,13,14,15]scores_final = []i=0for depth in max_depth:# 初始化随机森林# print('=========>',i,'<=============')myRF_ = randomForest(trees_num, depth, min_size, sample_ratio, feature_ratio) # ⽣成随机森林myRF_.build_randomforest(traindata)# 测试评估acc = myRF_.accuracy_metric(testdata[:-1])# print('模型准确率：', acc, '%')# scores_final.append(acc.mean())scores_final.append(acc*0.01)i=i+1# print('scores_final: ',scores_final)# 找到深度⼩且准确率⾼的值best_depth = 0temp_score = 0for i in range(len(scores_final)):if scores_final[i] > temp_score:temp_score = scores_final[i]best_depth = max_depth[i]# print('best_depth:',np.mean(scores_final),best_depth)# plt.plot(max_depth, scores_final, 'r-', lw=2)# # plt.plot(max_depth, list(range(0,max(scores_final))), 'r-', lw=2)# plt.xlabel('max_depth')# plt.ylabel('CV scores')# plt.ylim(bottom=0.0,top=1.0)# plt.grid()# plt.show()return best_depth'''对⽐不同树个数时的模型正确率'''def getMyRFAcclist(treenum_list):seed(1) # 每⼀次执⾏本⽂件时都能产⽣同⼀个随机数filename = 'DataSet3.csv' #SMOTE处理过的数据min_size = 1sample_ratio = 1feature_ratio = 0.3 # 尽可能⼩，但是要保证 int(self.feature_ratio * (len(train[0])-1)) ⼤于1same_value = 20 # 向量内积的差（⼩于此值认为相似）same_rate = 0.63 # 树的相似度（⼤于此值认为相似）# 加载数据dataset, features = load_csv(filename)traindata, testdata = split_train_test(dataset, feature_ratio)# 森林中不同树个数的对⽐# treenum_list = [20, 30, 40, 50, 60]acc_num_list = list()acc_list=list()for trees_num in treenum_list:# 优化1-获取最优深度max_depth = getBestDepth(min_size, sample_ratio, trees_num, feature_ratio, traindata, testdata) print('max_depth is ', max_depth)# 初始化随机森林myRF = randomForest(trees_num, max_depth, min_size, sample_ratio, feature_ratio)# ⽣成随机森林myRF.build_randomforest(traindata)print('Tree_number: ', myRF.trees.__len__())# 计算森林中每棵树的AUCauc_list = caculateAUC_1.caculateRFAUC(testdata, myRF.trees)# 选取AUC⾼的决策数形成新的森林(auc优化)newTempForest = auc_optimization(auc_list,trees_num,myRF.trees)# 相似度优化myRF.trees = similarity_optimization(newTempForest, same_value, same_rate)# 测试评估acc = myRF.accuracy_metric(testdata[:-1])print('myRF1_模型准确率：', acc, '%')acc_num_list.append([myRF.trees.__len__(), acc])acc_list.append(acc)print('trees_num from 20 to 60: ', acc_num_list)return acc_listif __name__ == '__main__':start = time.clock()seed(1) # 每⼀次执⾏本⽂件时都能产⽣同⼀个随机数filename = 'DataSet3.csv' # 这⾥是已经利⽤SMOTE进⾏过预处理的数据集max_depth = 15 # 调参（⾃⼰修改） #决策树深度不能太深，不然容易导致过拟合min_size = 1sample_ratio = 1trees_num = 20feature_ratio = 0.3 # 尽可能⼩，但是要保证 int(self.feature_ratio * (len(train[0])-1)) ⼤于1same_value = 20 # 向量内积的差（⼩于此值认为相似）same_rate = 0.82 # 树的相似度（⼤于此值认为相似）# 加载数据dataset,features = load_csv(filename)traindata,testdata = split_train_test(dataset, feature_ratio)# 优化1-获取最优深度# max_depth = getBestDepth(min_size, sample_ratio, trees_num, feature_ratio, traindata, testdata) # print('max_depth is ',max_depth)# 初始化随机森林myRF = randomForest(trees_num, max_depth, min_size, sample_ratio, feature_ratio)# ⽣成随机森林myRF.build_randomforest(traindata)print('Tree_number: ', myRF.trees.__len__())acc = myRF.accuracy_metric(testdata[:-1])print('传统RF模型准确率：',acc,'%')# 画出某棵树⽤以可视化观察（这⾥是第⼀棵树）# plotTree.creatPlot(myRF.trees[0], features)# 计算森林中每棵树的AUCauc_list = caculateAUC_1.caculateRFAUC(testdata,myRF.trees)# 画出每棵树的auc——柱状图# plotTree.plotAUCbar(auc_list.__len__(),auc_list)# 选取AUC⾼的决策数形成新的森林(auc优化)newTempForest = auc_optimization(auc_list,trees_num,myRF.trees)# 相似度优化myRF.trees=similarity_optimization(newTempForest, same_value, same_rate)print('优化后Tree_number: ', myRF.trees.__len__())# 测试评估acc = myRF.accuracy_metric(testdata[:-1])# print('优化后模型准确率：', acc, '%')print('myRF1_模型准确率：', acc, '%')# 画出某棵树⽤以可视化观察（这⾥是第⼀棵树）# plotTree.creatPlot(myRF.trees[0], features)# 计算森林中每棵树的AUCauc_list = caculateAUC_1.caculateRFAUC(testdata, myRF.trees)# 画出每棵树的auc——柱状图plotTree.plotAUCbar(auc_list.__len__(), auc_list)end = time.clock()print('The end!')print(end-start)以上就是本⽂的全部内容，希望对⼤家的学习有所帮助，也希望⼤家多多⽀持。
深度森林的算法步骤
深度森林的算法步骤
深度森林的算法步骤：深度森林是一种集成学习算法，它可以用于分类、回归等问题。
其主要的算法步骤如下：
构建基分类器：通过随机抽取特征和样本的方式构建一个基分类器。
常见的基分类器有决策树、神经网络等。
训练基分类器：对每个基分类器进行训练，并在训练过程中使用bagging 技术来减小过拟合的风险。
集成基分类器：将多个基分类器集成为一个深度森林模型。
在集成时，可以采用随机森林、梯度提升树等技术，来提高模型性能和稳定性。
预测：将测试样本输入深度森林模型，模型会对每个基分类器的输出结果进行组合，得到最终的预测结果。
需要注意的是，深度森林是一种高度可并行化的算法，可以利用GPU 等硬件加速训练过程，进而提高模型的性能和训练速度。
基于集成深度随机森林算法的智能电厂设备健康评估方法
基于集成深度随机森林算法的智能电厂设备健康评估方法在现代工业发展的巨轮上，电力作为推动社会进步的重要能源，其稳定供应的重要性不言而喻。
然而，电厂设备的健康状况直接关系到电力系统的稳定运行和生产效率。
传统的设备维护方式往往依赖于经验和定期检查，这种方式不仅耗时耗力，而且难以实现实时监控和精准预测。
随着人工智能技术的飞速发展，一种创新的方法——基于集成深度随机森林算法的智能电厂设备健康评估方法，如同一盏明灯照亮了这一领域的未来。
这种方法的核心在于利用集成学习和深度学习技术对电厂设备的海量数据进行分析，从而实现对设备健康状况的实时监控和预测。
集成学习通过结合多个模型的预测结果来提高整体的预测性能，而深度随机森林则是其中的一种强大工具。
它就像一位经验丰富的医生，通过观察病人的各种症状来做出诊断；只不过在这里，“病人”换成了电厂设备，“症状”则是设备运行中产生的各种数据。
首先，让我们来看一下这种方法的工作流程。
数据的收集就像是为医生提供病历一样，是整个评估过程的基础。
电厂设备在运行过程中会产生大量的传感器数据、日志信息和操作记录等，这些数据被精确地收集起来，为后续的分析提供了丰富的素材。
随后，数据预处理环节则如同医生对病历进行整理，剔除无关信息，强化关键指标。
这一步骤包括数据清洗、特征提取和数据规范化等，旨在将原始数据转化为可供模型学习的格式，并去除噪声和异常值，确保数据的质量。
接下来，模型训练环节是整个方法的核心，相当于医生根据病历制定治疗方案。
在这一阶段，集成深度随机森林算法会从海量的数据中学习设备的健康模式和故障特征。
通过多层次的随机森林结构，模型能够深入挖掘数据之间复杂的非线性关系，从而具备更强的泛化能力和预测精度。
最后，模型应用环节则是将训练好的模型部署到实际的电厂设备监控系统中，如同医生将治疗方案实施到病人身上一样。
模型实时接收设备数据，输出健康评分或故障预警，帮助运维人员及时发现潜在问题并采取措施。
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Ａｂｓｔｒａｃｔ Ｄｅｅｐｆｏｒｅｓｔｃａｎｂｅｃａｔｅｇｏｒｉｚｅｄｉｎｔｏｔｗｏｐａｒｔｓ：ｍｕｌｔｉｇｒａｉｎｅｄｓｃａｎｎｉｎｇａｎｄｃａｓｃａｄｅｆｏｒｅｓｔ．Ｍｕｌｔｉｇｒａｉｎｅｄ ｓｃａｎｎｉｎｇｏｂｔａｉｎｓｍｕｌｔｉｐｌｅｆｅａｔｕｒｅｓｕｂｓｅｔｓｔｈｒｏｕｇｈｓｌｉｄｉｎｇｗｉｎｄｏｗｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙｔｏｅｎｈａｎｃｅｔｈｅｄｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆｃａｓｃａｄｅｆｏｒｅｓｔｓ． Ａｎｄｃａｓｃａｄｅｆｏｒｅｓｔｅｍｐｌｏｙｓａｃａｓｃａｄｅｓｔｒｕｃｔｕｒｅｔｏｒｅａｌｉｚｅｒｅｐｒｅｓｅｎｔａｔｉｏｎ ｌｅａｒｎｉｎｇ． Ｔｈｕｓ， ｄｅｅｐ ｆｏｒｅｓｔｏｖｅｒｃｏｍｅｓ ｗｅａｋｎｅｓｓｅｓｓｕｃｈａｓｓｔｒｏｎｇｄｅｐｅｎｄｅｎｃｅｏｆｄｅｅｐｌｅａｒｎｉｎｇｐａｒａｍｅｔｅｒｓ，ｈｉｇｈｔｒａｉｎｉｎｇｃｏｓｔａｎｄｒｅｑｕｉｒｅｍｅｎｔｆｏｒｔｈｅｂｉｇｄａｔａ． Ｈｏｗｅｖｅｒ，ｔｈｅｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎａｃｃｕｒａｃｙｏｆｅａｃｈｓｕｂｔｒｅｅｉｎｔｈｅｄｅｅｐｆｏｒｅｓｔｉｓｄｉｆｆｅｒｅｎｔ．Ｓｉｍｐｌｅａｒｉｔｈｍｅｔｉｃａｖｅｒａｇｅｓｃａｎｌｅａｄｔｏ ｆａｌｓｅｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎｓｏｆｓｕｂｔｒｅｅｓａｎｄａｆｆｅｃｔｔｈｅｅｎｔｉｒｅｆｏｒｅｓｔ．Ａｓｔｈｅｓｅｒｉｅｓｉｎｃｒｅａｓｅｓ，ｔｈｅｅｒｒｏｒｍａｙｂｅｍａｇｎｉｆｉｅｄｆｕｒｔｈｅｒ． Ｔｈｅｒｅｆｏｒｅ，ｗｅｐｒｏｐｏｓｅｄａｗｅｉｇｈｔｅｄｄｅｅｐｆｏｒｅｓｔｉｎｗｈｉｃｈｗｅｃａｌｃｕｌａｔｅｔｈｅｗｅｉｇｈｔａｃｃｏｒｄｉｎｇｔｏｔｈｅｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎａｃｃｕｒａｃｙｏｆ ｅａｃｈｓｕｂｔｒｅｅ．Ｔｈｒｏｕｇｈｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔｓｏｎｈｉｇｈｄｉｍｅｎｓｉｏｎａｌａｎｄｌｏｗｄｉｍｅｎｓｉｏｎａｌｄａｔａｓｅｔｓ，ｗｅｆｉｎｄｔｈａｔｔｈｅｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅｏｆ ｗｅｉｇｈｔｅｄｄｅｅｐｆｏｒｅｓｔｓｈａｓｂｅｅｎｉｍｐｒｏｖｅｄｉｎｂｏｔｈｈｉｇｈｄｉｍｅｎｓｉｏｎａｌａｎｄｌｏｗｄｉｍｅｎｓｉｏｎａｌｄａｔａｓｅｔｓ，ｅｓｐｅｃｉａｌｌｙｉｎｈｉｇｈ ｄｉｍｅｎｓｉｏｎａｌｄａｔａｓｅｔｓ．
（１）深度森林的级数是随着训练的不断不深入自 动调节的；
（２）深 度 森 林 具 有 很 少 的 超 参 数 且 对 超 参 数 不 敏感；
（３）深度森林具有较低的训练开销，既适用于大 规模数据集，也适用于小规模数据集；
１（ＮａｎｊｉｎｇＩｎｓｔｉｔｕｔｅｏｆＭｅｃｈａｔｒｏｎｉｃＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，Ｎａｎｊｉｎｇ２１１１３５，Ｊｉａｎｇｓｕ，Ｃｈｉｎａ） ２（ＳｃｈｏｏｌｏｆＥｌｅｃｔｒｉｃａｌａｎｄＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，ＪｉａｎｇｓｕＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＳｃｉｅｎｃｅａｎｄＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，Ｓｕｚｈｏｕ２１５６００，Ｊｉａｎｇｓｕ，Ｃｈｉｎａ）
摘 要 深度森林 ＤＦ（ＤｅｅｐＦｏｒｅｓｔ）由多粒度扫描和级联森林两个部分组成。其中：多粒度扫描通过滑动窗口 技术获取多个特征子集，以增强级联森林的差异性；级联森林则是将决策树组成的森林通过级联方式实现表征学 习。因此，深度森林克服深度学习参数依赖性强、训练开销大以及仅适用于大数据集等不足之处。然而，深度森 林中各个子树的预测精度是各不相同的，简单算术平均会导致子树的错误预测对整个森林的预测产生影响，进而 随着级数增加，有可能使错误被进一步放大。为此，提出一种根据森林中每棵子树的预测精度进行加权的深度森 林。在高维和低维数据集上进行实验，结果表明：加权的深度森林在高维和低维数据集上性能都获得一定提升， 特别在高维数据集上优势较为明显。
第 ３６卷第 ２期 ２０１９年 ２月
计算机应用与软件 ＣｏｍｐｕｔｅｒＡｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓａｎｄＳｏｆｔｗａｒｅ
Ｖｏｌ３６ Ｎｏ．２ Ｆｅｂ．２０１９
一种加权的深度森林算法
宫振华１ 王嘉宁２ 苏 罛２
１（南京机电职业技术学院 江苏 南京 ２１１１３５） ２（江苏科技大学电气与信息工程学院 江苏 苏州 ２１５６００）
收稿日期：２０１８－０９－０６。中国博 士 后 科 学 基 金 项 目 （２０１６Ｍ６００４３０）。 宫 振 华，高 工，主 研 领 域：数 据 挖 掘。 王 嘉 宁，本 科 生。 苏罛，研究员。
第 ２期
宫振华等：一种加权的深度森林算法
２７５
的耗费，并能 自 适 应 地 调 节 训 练 模 型 层 数。 文 献 ［１］ 的实验结果充分表明，相较于深度学习网络模型，深度 森林取得了更好的分类性能。在结构层面，深度森林 由多粒度扫描和级联森林两个部分组成［１］。其中，多 粒度扫描通过滑动窗口技术获取多个特征子集，以增 强级联森林的差异性。级联森林则是将决策树组成的 森林通过级联方式实现表征学习。可以说，深度森林 沿用了深度学习对样本特征属性的逐层处理机制，利 用多级结构实现表征学习。与深度学习不同之处主要 表现在以下几个方面：
关键词 深度森林 多粒度扫描 级联森林 加权
中图分类号 ＴＰ３ 文献标识码 Ａ ＤＯＩ：１０．３９６９／ｊ．ｉｓｓｎ．１０００３８６ｘ．２０１９．０２．０４９
பைடு நூலகம்
Ａ ＷＥＩＧＨＴＥＤ ＤＥＥＰＦＯＲＥＳＴＡＬＧＯＲＩＴＨＭ
ＧｏｎｇＺｈｅｎｈｕａ１ ＷａｎｇＪｉａｎｉｎｇ２ ＳｕＣｈｏｎｇ２
Ｋｅｙｗｏｒｄｓ Ｄｅｅｐｆｏｒｅｓｔ Ｍｕｌｔｉｇｒａｉｎｅｄｓｃａｎｎｉｎｇ Ｃａｓｃａｄｅｆｏｒｅｓｔ Ｗｅｉｇｈｔｉｎｇ
０ 引 言
现时，深度学习网络模型取得了长足的进步和发 展，这一切要得益于大数据时代的到来。虽然深度学 习网络模型为数据分析提供了有力的工具，但其所具
有的大量调解参数和复杂的网络结构都在一定程度上 决定了模型的学习效果。此外，由于深度学习网络模 型在训练时需要大量的训练样本，因此，整个过程既耗 时又对设备有较高的要求。而深度森林 ＤＦ是一种基 于深度模型提出的级联随机森林方法，它具有较少的 调节参数，允许使用者可以根据设备的资源决定训练