隨機森林
一。簡介
隨機森林,即用隨機的方式建立一個森林,森林是由很多決策樹組成。每一個決策樹之間都是沒有關聯的。在得到森林之後,對於測試集,要讓每一棵決策樹分別進行一下判斷該樣本屬於哪一類。根據哪個類被選擇的多,該樣本就是屬於哪一類。
比喻的說法:
每一棵決策樹就是一個精通於某一個窄領域的專家(因為我們從M個feature中選擇m讓每一棵決策樹進行學習),這樣在隨機森林中就有了很多個精通不同領域的專家,對一個新的問題(新的輸入數據),可以用不同的角度去看待它,最終由各個專家,投票得到結果。
二。采樣和完全分裂
1》隨機森林要對輸入的數據進行行、列的隨機采樣。兩個隨機過程:
行:采用有回放的方式。假設樣本為n個,采樣的數量也為n個,只不過這個n個當中有重復,因此得到的采樣結果不是原來全部的樣本。
列:從數據的M個特征中,采樣m個特征,m<<M,得到一個全部特征的子集。
2》采取完全分裂的方式對樣本建立決策樹。
三。優缺點
1.可以處理高維數據問題,因為不用做特征選擇,特征子集是隨機選擇的。
2.訓練完之後,可以給出哪些feature比較重要。
3.訓練速度比較快.每一棵決策樹之間是獨立的。因此也容易做成並行化的方法。
隨機森林
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