Random Forest算法参数解释及调优

缺乏、安全感 2022-09-28 11:43 146阅读 0赞

文章介绍了如何对随机森林模型进行参数调优

原文来自：[http://www.analyticsvidhya.com/blog/2015/06/tuning-random-forest-model/][http_www.analyticsvidhya.com_blog_2015_06_tuning-random-forest-model]

## 为什么要调整机器学习算法？ ##

一个月以前，我在kaggle上参加了一个名为TFI的比赛。 我第一次提交的结果在50%。 我不懈努力在特征工程上花了超过2周的时间，勉强达到20%。 出乎我意料的事是，在调整机器学习算法参数之后，我能够达到前10%。

这是这就是机器学习算法参数调优的重要性。 随机森林是在工业界中使用的最简单的机器学习工具之一。 在我们以前的文章中，我们已经向您介绍了随机森林和和CART模型进行了对比 。 机器学习工具包正由于这些算法的表现而被人所熟知。。

## 随机森林是什么？ ##

随机森林是一个集成工具，它使用观测数据的子集和变量的子集来建立一个决策树。 它建立多个这样的决策树，然后将他们合并在一起以获得更准确和稳定的预测。 这样做最直接的事实是，在这一组独立的预测结果中，用投票方式得到一个最高投票结果，这个比单独使用最好模型预测的结果要好。

![random-forest7.png][] 我们通常将随机森林作为一个黑盒子，输入数据然后给出了预测结果，无需担心模型是如何计算的。这个黑盒子本身有几个我们可以摆弄的杠杆。 每个杠杆都能在一定程度上影响模型的性能或资源 -- 时间平衡。 在这篇文章中，我们将更多地讨论我们可以调整的杠杆，同时建立一个随机林模型。

## 调整随机森林的参数/杠杆 ##

随机森林的参数即可以增加模型的预测能力，又可以使训练模型更加容易。 以下我们将更详细地谈论各个参数（请注意，这些参数，我使用的是Python常规的命名法）：

### 1.使模型预测更好的特征 ###

![RF.png][]

主要有3类特征可以被调整，以改善该模型的预测能力：

#### A. max\_features： ####

随机森林允许单个决策树使用特征的最大数量。 Python为最大特征数提供了多个可选项。 下面是其中的几个：

1.  Auto/None ：简单地选取所有特征，每颗树都可以利用他们。这种情况下，每颗树都没有任何的限制。
2.  sqrt ：此选项是每颗子树可以利用总特征数的平方根个。 例如，如果变量（特征）的总数是100，所以每颗子树只能取其中的10个。“log2”是另一种相似类型的选项。
3.  0.2：此选项允许每个随机森林的子树可以利用变量（特征）数的20％。如果想考察的特征x％的作用， 我们可以使用“0.X”的格式。

##### max\_features如何影响性能和速度？ #####

增加max\_features一般能提高模型的性能，因为在每个节点上，我们有更多的选择可以考虑。 然而，这未必完全是对的，因为它降低了单个树的多样性，而这正是随机森林独特的优点。 但是，可以肯定，你通过增加max\_features会降低算法的速度。 因此，你需要适当的平衡和选择最佳max\_features。

#### B. n\_estimators： ####

在利用最大投票数或平均值来预测之前，你想要建立子树的数量。 较多的子树可以让模型有更好的性能，但同时让你的代码变慢。 你应该选择尽可能高的值，只要你的处理器能够承受的住，因为这使你的预测更好更稳定。

#### C. min\_sample\_leaf： ####

如果您以前编写过一个决策树，你能体会到最小样本叶片大小的重要性。 叶是决策树的末端节点。 较小的叶子使模型更容易捕捉训练数据中的噪声。 一般来说，我更偏向于将最小叶子节点数目设置为大于50。在你自己的情况中，你应该尽量尝试多种叶子大小种类，以找到最优的那个。

### 2.使得模型训练更容易的特征 ###

有几个属性对模型的训练速度有直接影响。 对于模型速度，下面是一些你可以调整的关键参数：

#### A. n\_jobs： ####

这个参数告诉引擎有多少处理器是它可以使用。 “-1”意味着没有限制，而“1”值意味着它只能使用一个处理器。 下面是一个用Python做的简单实验用来检查这个指标：

％timeit 
    model = RandomForestRegressor(n_estimator = 100, oob_score = TRUE,n_jobs = 1,random_state =1)
    model.fit(X,y)
    Output  ———-  1 loop best of 3 : 1.7 sec per loop
    
    ％timeit 
    model = RandomForestRegressor(n_estimator = 100,oob_score = TRUE,n_jobs = -1,random_state =1)
    model.fit(X,y)
    Output  ———-  1 loop best of 3 : 1.1 sec per loop

“％timeit”是一个非常好的功能，他能够运行函数多次并给出了最快循环的运行时间。 这出来非常方便，同时将一个特殊的函数从原型扩展到最终数据集中。

#### B. random\_state： ####

此参数让结果容易复现。 一个确定的随机值将会产生相同的结果，在参数和训练数据不变的情况下。 我曾亲自尝试过将不同的随机状态的最优参数模型集成，有时候这种方法比单独的随机状态更好。

#### C. oob\_score： ####

这是一个随机森林交叉验证方法。 它和留一验证方法非常相似，但这快很多。 这种方法只是简单的标记在每颗子树中用的观察数据。 然后对每一个观察样本找出一个最大投票得分，是由那些没有使用该观察样本进行训练的子树投票得到。

下面函数中使用了所有这些参数的一个例子：

model = RandomForestRegressor(n_estimator = 100, oob_score = TRUE, n_jobs = -1,random_state =50,
                                    max_features = "auto", min_samples_leaf = 50)
    
    model.fit(x, y)

### 通过案例研究学习 ###

我们以在以前的文章中经常提到泰坦尼克号为例。 让我们再次尝试同样的问题。 这种情况下的目标是，了解调整随机森林参数而不是找到最好的特征。 试试下面的代码来构建一个基本模型：

from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor
    from sklearn.metrics import roc_auc_score
    import pandas as pd
    x = pd.read_csv("train.csv")
    y = x.pop("Survived")
    model =  RandomForestRegressor(n_estimator = 100 , oob_score = TRUE, random_state = 42)
    model.fit(x(numeric_variable,y)
    print "AUC - ROC : ", roc_auc_score(y,model.oob_prediction)
    
    AUC - ROC：0.7386

这是一个非常简单没有参数设定的模型。 现在让我们做一些参数调整。 正如我们以前讨论过，我们有6个关键参数来调整。 我们有一些Python内置的的网格搜索算法，它可以自动调整所有参数。在这里让我们自己动手来实现，以更好了解该机制。 下面的代码将帮助您用不同的叶子大小来调整模型。

练习：试试运行下面的代码，并在评论栏中找到最佳叶片大小。

sample_leaf_options = [1,5,10,50,100,200,500]
    
    for leaf_size in sample_leaf_options :
        model = RandomForestRegressor(n_estimator = 200, oob_score = TRUE, n_jobs = -1,random_state =50,
                                    max_features = "auto", min_samples_leaf = leaf_size)
    
    model.fit(x(numeric_variable,y)
    
    print "AUC - ROC : ", roc_auc_score(y,model.oob_prediction)

### 备注 ###

就像是随机森林，支持向量机，神经网络等机器学习工具都具有高性能。 他们有很高的性能，但用户一般并不了解他们实际上是如何工作的。 不知道该模型的统计信息不是什么问题，但是不知道如何调整模型来拟合训练数据，这将会限制用户使用该算法来充分发挥其潜力。 在一些后续的文章中，我们将讨论其他机器学习算法，像支持向量机，GBM和neaural networks。

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