【原创】Random Forest (随机森林)文献阅读汇报PPT
决策树与随机森林
PPT文档演模板
决策树与随机森林
联合熵和条件熵
o 两个随机变量X，Y的联合分布，可以形成 联合熵Joint Entropy，用H(X,Y)表示
o H(X,Y) – H(Y)
n (X,Y)发生所包含的信息熵，减去Y单独发生包 含的信息熵——在Y发生的前提下，X发生“新” 带来的信息熵
n 该式子定义为Y发生前提下，X的熵：
决策树与随机森林
决策树的实例(Weka自带测试数据)
PPT文档演模板
•注：Weka的全名是怀卡托智能分析环境(Waikato Environment for Knowledge Analysis)，是一款免费的，非 商业化(与之对应的是SPSS公司商业数据挖掘产品-Clementine )的，基于JAVA环境下开源的机器学习 (machine learning)以及数据挖掘(data minining)软件。它 和它的源代码可在其官方网站下载。
o 条件熵H(X|Y) = H(X,Y) – H(Y)
PPT文档演模板
决策树与随机森林
推导条件熵的定义式
PPT文档演模板
决策树与随机森林
相对熵
o 相对熵，又称互熵，交叉熵，鉴别信息，Kullback 熵，Kullback-Leible散度等
o 设p(x)、q(x)是X中取值的两个概率分布，则p对q的 相对熵是
PPT文档演模板
决策树与随机森林
信息增益
o 概念：当熵和条件熵中的概率由数据估计(特别是 极大似然估计)得到时，所对应的熵和条件熵分别 称为经验熵和经验条件熵。
o 信息增益表示得知特征A的信息而使得类X的信息 的不确定性减少的程度。
o 定义：特征A对训练数据集D的信息增益g(D,A)， 定义为集合D的经验熵H(D)与特征A给定条件下D 的经验条件熵H(D|A)之差，即：
随机森林
• > rt<-read.table("exam1.txt“,head=TRUE); rt rt<-read.table("exam1.txt“ •
> lm.sol<-lm(Weight, data=rt) lm.sol<> summary(lm.sol) 文件的第一行是读文件exam1.txt；并认为文本文件 文件的第一行是读文件exam1.txt；并认为文本文件 exam1.txt中的第一行是文件的头head=TRUE exam1.txt中的第一行是文件的头head=TRUE ；否则 （FALSE）文件中的第一行作为数据处理。并将读出的 FALSE）文件中的第一行作为数据处理。并将读出的 内容放在变量rt中。第二个rt是显示变量的内容（如果 内容放在变量rt中。第二个rt是显示变量的内容（如果 一行执行多个命令，需用分号（；）隔开） 第二行是对数据rt中的重量作线性回归，其计算结果放 第二行是对数据rt中的重量作线性回归，其计算结果放 置在变量lm.sol中 置在变量lm.sol中 第三行是显示变量lm.sol的详细内容 第三行是显示变量lm.sol的详细内容
• 单棵树生长方法
生长单棵分类树的原则是递归分区。最简单的 树是二叉树，即树中每个节点最多有两个分支节 点（见图）。分类树按照不纯度最小的原则，首 先找到一个特征把全部训练样本分成两组，然后 按照同样的规则对节点处的样本进行再次分类。 在二叉树中，根节点包含全部训练数据，按照分 支生成规则分裂为左孩子节点和右孩子节点，它 们分别包含训练数据的一个子集，孩子节点可以 继续分裂。这样依次进行，直到满足分支停止规 则停止生长为止。这时每个终端节点称为叶节点。 分支节点是判断特征是否满足 m ≤ M T是每个节 （ 点处判断的阈值），并按照节点不纯度最小的原 则生成。节点n 则生成。节点n上的分类数据如果都来自于同一类 别，则此节点的不纯度i (n)=0；如果分类数据服 别，则此节点的不纯度i (n)=0；如果分类数据服 从均匀分布，则不纯度很大。常见的不纯度的度 量有3种：误分类不纯度，熵不纯度和Gini不纯度。 量有3种：误分类不纯度，熵不纯度和Gini不纯度。
随机森林
学习算法根据下列算法而建造每棵树：1. 用N 来表示训练例子的个数，M表示变量的数目。
2. 我们会被告知一个数m ，被用来决定当在一个节点上做决定时，会使用到多少个变量。
m应小于M3. 从N个训练案例中以可重复取样的方式，取样N次，形成一组训练集（即bootstrap取样）。
并使用这棵树来对剩余预测其类别，并评估其误差。
4. 对于每一个节点，随机选择m个基于此点上的变量。
根据这m 个变量，计算其最佳的分割方式。
5. 每棵树都会完整成长而不会剪枝（Pruning）（这有可能在建完一棵正常树状分类器后会被采用）。
优点随机森林的优点有：1. 对于很多种资料，它可以产生高准确度的分类器。
2. 它可以处理大量的输入变量。
3. 它可以在决定类别时，评估变量的重要性。
4. 在建造森林时，它可以在内部对于一般化后的误差产生不偏差的估计。
5. 它包含一个好方法可以估计遗失的资料，并且，如果有很大一部分的资料遗失，仍可以维持准确度。
6. 它提供一个实验方法，可以去侦测variable interactions 。
7. 对于不平衡的分类资料集来说，它可以平衡误差。
8. 它计算各例中的亲近度，对于数据挖掘、侦测偏离者（outlier）和将资料视觉化非常有用。
9. 使用上述。
它可被延伸应用在未标记的资料上，这类资料通常是使用非监督式聚类。
也可侦测偏离者和观看资料。
10. 学习过程是很快速的。
缺点1. 随机森林已经被证明在某些噪音较大的分类或回归问题上会过拟2. 对于有不同级别的属性的数据，级别划分较多的属性会对随机森林产生更大的影响，所以随机森林在这种数据上产出的属性权值是不可信的。
在机器学习中，随机森林由许多的决策树组成，因为这些决策树的形成采用了随机的方法，因此也叫做随机决策树。
随机森林中的树之间是没有关联的。
当测试数据进入随机森林时，其实就是让每一颗决策树进行分类，最后取所有决策树中分类结果最多的那类为最终的结果。
随机森林案例
随机森林案例随机森林（Random Forest）是一种集成学习方法，它通过构建多个决策树并对其进行平均或投票来提高整体模型的准确性和鲁棒性。
本文将介绍随机森林的基本原理，并通过一个实际的案例来展示随机森林在实际问题中的应用。
首先，让我们简要回顾一下决策树。
决策树是一种常见的监督学习算法，它通过一系列的分裂来对数据进行分类或预测。
然而，单独的决策树往往容易过拟合，因此随机森林采用了集成学习的思想，通过构建多个决策树并综合它们的结果来提高整体模型的性能。
随机森林的基本原理是通过自助采样（bootstrap sampling）和随机特征选择（random feature selection）来构建多个决策树。
在每棵决策树的训练过程中，我们随机选择一部分样本进行训练，并且在每个节点处随机选择一部分特征进行分裂。
这样做的好处是可以减少模型的方差，提高模型的泛化能力。
接下来，我们将通过一个实际的案例来展示随机森林的应用。
假设我们有一个电商网站的用户数据，我们希望通过用户的行为数据来预测其购买意向。
我们可以利用随机森林来构建一个预测模型，首先我们需要准备好用户的行为数据，包括浏览商品的次数、加入购物车的次数、点击广告的次数等特征。
然后，我们将数据分为训练集和测试集，利用训练集来训练随机森林模型，并利用测试集来评估模型的性能。
在训练集上，随机森林会构建多棵决策树，并对它们进行平均或投票来得到最终的预测结果。
在测试集上，我们可以通过计算预测结果与真实结果的差异来评估模型的性能，常用的评估指标包括准确率、精确率、召回率等。
通过这些指标，我们可以判断模型的预测能力和泛化能力。
通过以上案例，我们可以看到随机森林在实际问题中的应用非常广泛。
它不仅可以用于分类问题，还可以用于回归问题、特征选择等领域。
在实际应用中，我们需要根据具体的问题和数据特点来选择合适的参数和模型结构，以达到最佳的预测效果。
总之，随机森林是一种强大而灵活的机器学习方法，它通过集成多个决策树来提高模型的性能，适用于各种类型的数据和问题。
随机森林算法
统计预测算法选讲随机森林算法原理与应用报告人：刘思叶◆绪论◆统计预测◆统计预测发展历程◆随机森林研究现状◆分类决策树◆决策树引导◆决策树定义◆决策树构造◆决策树构造实例◆随机森林◆随机森林引导◆随机森林原理◆随机森林特性◆随机森林优化方法◆随机森林在遥感中应用何为预测？《韦伯斯特辞典》中预测的定义为：“以现有的相应资料的理论研究和分析成果来预报未来的某些事件或情况”。
“知斗则修备，时用则知物，二者形则万货之情可得而观已。
”统计预测是在大量统计资料的基础上，运用社会、经济、环境统计和数理统计方法研究事物发展变化趋势和方向的预测方法。
统计预测的方法按照其发展时间顺序可以分为以下三个阶段：◆结构计量模型阶段◆时间序列模型阶段◆数据挖掘和智能预测阶段◆结构计量模型阶段结构计量模型是先找到关于某个问题的理论，并先假定这个理论是正确的，然后根据该理论来设定具体的统计模型以用于估计和预测。
该类模型最常见的是线性回归模型。
◆时间序列模型阶段时间序列分析模型遵从的原则是利用某变量的历史数据来预测它的未来可能值，可以无须其他外生解释变量，也可以考虑考虑其它外生解释变量。
该类模型最常见得是自回归条件异方差模型。
数据挖掘和智能预测阶段信息技术以及计算机的发展，使得数据收集变得更加便捷，数据量呈爆炸式增长，比如超市的交易记录、地面的遥感图像和人体的心率数据。
尽管传统的基于数学假设的参数模型某种程度任然有用，但是大量数据的获取显然可以使得我们进一步探索系统更加精细的结构，从而使得我们获得对真实世界更加合理和接近的解释，因此数据挖掘技术至此诞生。
目前主要的数据挖掘和智能预测方法主要有：决策树、神经网络、支持随机森林向量机遗传算法和随机森林等。
1.3随机森林研究现状单模型分类方法模型往往精度不高，容易出现过拟合问题，因此很多学者往往通过组合多个多个单分类模型来提高预测精度，这些方法称为分类器组合方法。
随机森林（Random Forest,RF）是决策树的组合，每棵决策树都是通过对原始数据集中随机生成新的数据集来训练生成，随机森林决策的结果是多数决策树的决策结果。
random forest原理
Random Forest原理导言随机森林（Random Forest）是一种基于集成学习（Ensemble Learning）的机器学习方法，它通过构建多个决策树来完成分类或回归任务。
随机森林通过对每个树的结果进行投票或平均来作出最终预测，具有较高的准确性和鲁棒性。
本文将详细介绍随机森林的原理及其关键步骤。
什么是随机森林随机森林是由多个决策树（Decision Tree）组成的集成模型。
决策树是一种树形结构的分类模型，通过一系列的决策规则对数据进行分类。
随机森林通过训练多个决策树，并利用它们的集体智慧来做出预测。
随机森林的优势在于它的鲁棒性、准确性和可解释性。
鲁棒性是指模型对数据异常值和噪声的抗干扰能力；准确性是指模型在预测新数据时的准确程度；可解释性是指模型对结果的解释能力。
随机森林的原理随机森林的原理可分为两个关键步骤：随机特征选择和集成投票。
1. 随机特征选择每个决策树在进行分裂时，并不是在所有特征上进行评估，而是从原始特征集中随机选择一部分特征。
这种随机特征选择的方法称为”特征抽样”（Feature Sampling）或”随机子空间方法”（Random Subspaces）。
通过特征抽样，使得不同的决策树在决策规则上有所差异，增加了随机性，提高了集成模型的泛化能力。
常见特征抽样方法包括随机选择固定数量的特征、随机选择百分比的特征、随机选择与树的深度相关的特征等。
2. 集成投票在随机森林中，每个决策树对于每个样本都会做出一个预测。
对于分类问题，每个决策树的预测结果可能是一个类别；对于回归问题，每个决策树的预测结果是一个数值。
最终的预测结果可以通过投票（classification）或平均（regression）来得到。
在分类问题中，可以采用多数表决的方式，即选择得票最多的类别作为最终预测结果。
在回归问题中，可以采用平均值的方式，即将所有决策树的预测结果求平均。
随机森林的构建过程随机森林的构建过程可以概括为以下几个步骤：1. 随机样本选择从原始数据集中随机选择一部分样本（有放回抽样），构成新的训练集。
介绍随机森林
介绍随机森林
随机森林是一种集成学习（Ensemble Learning）算法，通过组合多个决策树来提高模型的准确性和稳定性。
它适用于分类和回归问题，是一种强大且广泛使用的机器学习算法。
**算法原理**：
随机森林的核心思想是通过构建多棵决策树，将它们的预测结果综合起来，以减少过拟合和提高预测准确性。
随机森林引入了两个随机性来源：随机选择样本和随机选择特征。
**训练过程**：
1. 数据集：随机从训练集中有放回地抽取样本，构建多个不同的训练子集。
2. 特征选择：对每个子集，随机选择一部分特征作为决策树的输入特征。
3. 构建决策树：基于子集和选定的特征，构建多棵决策树，可以使用随机分割策略。
4. 集成预测：对于分类问题，使用投票法（多数表决）确定最终类别标签；对于回归问题，使用平均值或加权平均值。
**优缺点**：
优点：
- 提高预测准确性：随机森林组合多个决策树，能够降低过拟合风险，提高模型的稳定性和准确性。
- 处理大量特征：能够处理高维数据，不需要特征选择。
- 鲁棒性：对于异常值和噪声有一定的容忍度。
- 可解释性：能够衡量特征的重要性，提供有关特征对预测的贡献。
缺点：
- 训练时间较长：由于构建多棵决策树，训练时间相对较长。
- 内存消耗：需要存储多棵决策树，占用较多内存。
- 不适用于在线学习：需要重新训练整个随机森林，不适用于动态数据。
随机森林在许多领域中表现出色，如金融风控、医疗诊断、图像识别等。
通过调整参数，例如决策树数量和最大深度，可以优化随机森林模型的性能。
random forest原理
random forest原理Random Forest（随机森林）是一种经典的集成学习算法，用于解决分类和回归问题。
它由多个决策树组成，每个决策树的输出结果为一个类别或值。
随机森林算法采用的是Bagging（自主抽样）思想，先在原始训练集中采用Bootstrap方法有放回地抽取m个新的训练集，然后用这m个集合去训练m个决策树，最后将这些决策树组合起来。
Random Forest不同于传统的决策树算法，它在训练决策树的过程中引入了两个随机性，一个是样本随机性，即随机采样数据集用于生成决策树；另一个是特征随机性，即在每次决策树分裂的过程中，随机选择k个（k<<d）特征作为生成该决策树的候选切分特征，然后从中选择最佳特征进行分裂。
对于样本随机性和特征随机性的引入，可以有效地解决数据集中的过拟合问题。
在训练过程中，每个决策树的误差都可以通过一个袋外数据集来评估，这个袋外数据集就是训练过程中被随机抽样出来的数据集。
在生成决策树的过程中，会不断地从训练集中随机选择样本，这样可以保证每个样本都有机会被选中，从而减小了预测误差。
而特征随机性的引入则可以保证决策树的多样性，使得模型更具泛化能力。
最终，随机森林算法将多个决策树的结果进行投票，得到最终预测结果。
随机森林算法具有以下几个特点：（1）具有很高的准确率：随机森林能够处理较高维度的数据，对于处理高维数据的效果比较明显，而且能够保证较高的准确率。
（2）能够处理缺失值：随机森林能够很好地处理缺失数据，因为在建树的过程中会随机从现有特征中进行选择。
（3）能够评估特征的重要性：随机森林算法可以很好地衡量每个特征的重要性，因为每个特征在生成决策树的时候都有可能被用到，从而能够衡量每个特征的重要性。
随机森林算法的应用范围非常广泛，包括分类和回归问题。
在分类问题中，随机森林可以用于解决文本分类、图像分类、股票评估、人脸识别等问题；在回归问题中，随机森林可以用于解决预测房价、预测销售额等问题。