0x0D 随机之美，随机森林 随机森林中随机的含义
liebian365 2024-10-22 15:33 24 浏览 0 评论
树与森林
在构建决策树的时候，可以让树进行完全生长，也可以通过参数控制树的深度或者叶子节点的数量，通常完全生长的树会带来过拟合问题。过拟合一般由数据中的噪声和离群点导致，一种解决过拟合的方法是进行剪枝，去除树的一些杂乱的枝叶。
注：你可能需要参考前面的文章：《0x0B 菩提决策树，姻缘算法求》
实际应用中，一般可用随机森林来代替，随机森林在决策树的基础上，会有更好的表现，尤其是防止过拟合。
在机器学习算法中，有一类算法比较特别，叫组合算法(Ensemble)，即将多个基算法(Base)组合起来使用。每个基算法单独预测，最后的结论由全部基算法进行投票（用于分类问题）或者求平均（包括加权平均，用于回归问题）。
组合算法中，一类是Bagging（装袋），另一类是Boosting（提升），随机森林便是Bagging中的代表。使用多颗树进行单独预测，最后的结论由这些树预测结果的组合共同来决定，这也是“森林”名字的来源。每个基分类器可以很弱，但最后组合的结果通常能很强，这也类似于：“三个臭皮匠顶个诸葛亮”的思想。
《统计学习方法》作者李航博士的文章：http://blog.sina.com.cn/s/blog_7ad48fee0102vb9c.html 有说明：“来自JMLR（Journal of Machine Learning Research，机器学习顶级期刊）杂志的文章，有人让179种不同的分类学习算法在UCI 121个数据集上进行了“大比武”（UCI是机器学习公用数据集，每个数据集的规模都不大）。结果发现Random Forest（随机森林）和SVM（支持向量机）名列第一、第二名，但两者差异不大”。英文的原文在这儿http://jmlr.org/papers/v15/delgado14a.html，感兴趣的可以参考。
上面文章换一种理解，即为：掌握了随机森林，基本上可以处理很多常见的机器学习问题。由此可见，组合算法在很多时候，其预测的性能都会优于单独的算法，这也正是随机森林的魅力所在。
……
剩余内容目录：
02 处处随机
03 sklearn与mllib
04 特点与应用
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