Python人工知能アルゴリズムのランダムフォレストプロセスとは何ですか?

Random Forest

(Random Forest) は、決定木 (前述) に基づくアンサンブル学習アルゴリズムで、分類問題と回帰問題の両方を処理できます。

ランダム フォレストの基本的な考え方は、サンプルと特徴をランダムに選択して複数の決定木を生成し、多数決 (分類問題) または平均値の計算 (回帰問題) を行うことによって最終結果を取得することです。具体的には、ランダム フォレストのトレーニング プロセスは次のステップに分けることができます。

• まず、元のデータ セットから一定数のサンプルをランダムに選択して、新しいトレーニング セットを形成します

• # すべての特徴から特定の数の特徴をノードの候補特徴としてランダムに選択します

• ## 上記のトレーニング セットと候補特徴を使用してデシジョン ツリーを生成します

• 手順 1 ～ 3 を複数回繰り返して、複数のデシジョン ツリーを生成します。

• 分類問題の場合、各デシジョン ツリー内の各リーフはすべてのノードを表します。カテゴリ、および最終結果は多数決です。回帰問題の場合、最終結果はすべてのデシジョン ツリー出力の平均です

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)

コードを実装するときは、最初にインポートする必要があります。必要なライブラリ。次に、データを読み込み、トレーニング セットとテスト セットに分割します。その後、トレーニング セットの特徴とラベルが抽出され、これらのデータに基づいてランダム フォレスト モデルが構築されます。モデルをフィッティングした後、テスト セットの特徴を抽出し、そのモデルを使用して予測し、予測精度を計算します。

利点と欠点のまとめ

決定木に基づくアンサンブル学習アルゴリズムとして、次の利点があります。

• 精度が高く、堅牢性の向上

• 特徴選択を必要とせずに高次元データを処理できる

• 各特徴を評価して分類/影響度を評価できる回帰

• は、大規模なデータセットの処理に優れた効果を発揮します。

• ランダム化テクノロジーにより、過剰適合を軽減できます。

• は、重要な変数と特徴を評価するために使用できます。

#計算速度は比較的速いです。

• #利点もありますが、欠点もあります:

大規模なデータを処理する場合、トレーニング時間と空間の複雑さが高くなります

• 一部の特殊なケース (相関性の高い特徴を持つデータなど) では、ランダム フォレストのパフォーマンスが低下する可能性があります。

• ランダム フォレスト モデルは、次のような用途には適していません。ノイズと異常 値データは過学習する傾向があります。

• 不均衡なデータセットの処理効果は良くありません。

• ランダム フォレスト モデルの結果は解釈が困難です。

• トレーニング データのストレージとコンピューティングの要件は比較的大きくなります。

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