Was ist der Random-Forest-Prozess des Python-Algorithmus für künstliche Intelligenz?

Random Forest

(Random Forest) ist ein auf Entscheidungsbäumen basierender Ensemble-Lernalgorithmus (bereits erläutert), der sowohl Klassifizierungs- als auch Regressionsprobleme bewältigen kann.

Die Grundidee des Random Forest besteht darin, durch zufällige Auswahl von Stichproben und Merkmalen mehrere Entscheidungsbäume zu generieren und dann das Endergebnis durch Mehrheitsabstimmung (Klassifizierungsproblem) oder Mittelwertberechnung (Regressionsproblem) zu erhalten. Konkret kann der Trainingsprozess von Random Forest in die folgenden Schritte unterteilt werden:

• Wählen Sie zunächst zufällig eine bestimmte Anzahl von Stichproben aus dem Originaldatensatz aus, um einen neuen Trainingssatz zu bilden.

• Wählen Sie zufällig eine bestimmte Anzahl von Stichproben aus Beispiele aus allen Features. Anzahl der Features als Kandidaten-Features des Knotens.

• Verwenden Sie den oben genannten Trainingssatz und die Kandidaten-Features, um einen Entscheidungsbaum zu generieren

  Bei Klassifizierungsproblemen stellt jeder Blattknoten in jedem Entscheidungsbaum eine Kategorie dar, und das Endergebnis ist eine Mehrheitsentscheidung. Bei Regressionsproblemen ist das Endergebnis der Durchschnitt aller Entscheidungsbaumausgaben

• from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
  from sklearn.model_selection import train_test_split
  from sklearn.metrics import accuracy_score
  import pandas as pd
  # 读取数据
  data = pd.read_csv('data.csv')
  # 划分训练集和测试集
  train, test = train_test_split(data, test_size=0.3)
  # 提取训练集特征和标签
  train_x = train.drop(columns=['label'])
  train_y = train['label']
  # 构建随机森林模型
  rf = RandomForestClassifier(n_estimators=100, max_depth=5, random_state=0)
  # 拟合模型
  rf.fit(train_x, train_y)
  # 提取测试集特征和标签
  test_x = test.drop(columns=['label'])
  test_y = test['label']
  # 预测并计算准确率
  pred_y = rf.predict(test_x)
  accuracy = accuracy_score(test_y, pred_y)
  print("Accuracy:", accuracy)

  Beim Implementieren des Codes: Sie müssen zunächst die erforderlichen Bibliotheken importieren. Lesen Sie dann die Daten ein und teilen Sie sie in einen Trainingssatz und einen Testsatz auf. Anschließend werden die Merkmale und Beschriftungen des Trainingssatzes extrahiert und auf Grundlage dieser Daten ein Zufallswaldmodell erstellt. Extrahieren Sie nach der Anpassung des Modells die Merkmale des Testsatzes, verwenden Sie das Modell zur Vorhersage und berechnen Sie die Vorhersagegenauigkeit.
• Zusammenfassung der Vor- und Nachteile
  Als auf Entscheidungsbäumen basierender Ensemble-Lernalgorithmus bietet er die folgenden Vorteile:

hat eine höhere Genauigkeit und bessere Robustheit

kann hochdimensionale Daten verarbeiten, ohne dass dies erforderlich ist Feature-Auswahl

• Sie können die Auswirkung jedes Features auf die Klassifizierung/Regression bewerten

• Hervorragend geeignet für die Verarbeitung großer Datensätze.

• Randomisierungstechnologie kann Überanpassung reduzieren.

• kann zur Bewertung wichtiger Variablen und Merkmale verwendet werden.

• Die Berechnungsgeschwindigkeit ist relativ hoch.

• Natürlich gibt es Vor- und Nachteile:

• Bei der Verarbeitung großer Datenmengen sind die Trainingszeit und die räumliche Komplexität hoch.

Für einige Sonderfälle (z. B. Daten mit stark korrelierten Merkmalen) zufällig Wald Die Leistung ist möglicherweise schlecht

• Das Zufallswaldmodell ist anfällig für Überanpassung bei Daten mit Rauschen und Ausreißern.

• funktioniert nicht gut mit unausgeglichenen Datensätzen.

• Die Ergebnisse des Random-Forest-Modells sind schwer zu interpretieren.

• Der Speicher- und Rechenbedarf für Trainingsdaten ist relativ groß.

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