決策樹系列之隨機森林
1、基本概念：Bagging、Booststraping、OOB資料
Booststraping:有放回樣本；Bagging: 全稱Boostrapping aggregation步驟：1、從樣本集中重取樣，選出n個樣本；在所有屬性上，對這n個樣本建立分類器；（分類器可以是決策樹（ID3，C4.5,CART）、SVM或Logistic迴歸等）2、重複步驟1，m次，得到m個分類器；3、將資料放在這m個分類器上，最後根據這m個分類器的投票結果，決定將資料屬於哪一類；OOB資料：每次Boostraping，約有一定比率的樣本不會出現在模型訓練部分，可以用於取代測試集，用於誤差估計。2、什麼是隨機森林？
3、投票機制
3.1、簡單的投票機制3.1.1 一票否決；（一票通過）3.1.2 多數通過；3.1.3 閾值表決；3.2、貝葉斯投票機制；舉例子：問題：如何依據使用者投票，對電影進行排序？方案：通過該電影的使用者資料進行綜合評分，加上這系列電影的綜合評分資料，進行加權求平均。4、樣本不均衡的方法：
5、應用：
5.1、使用隨機森林計算樣本間相似度
5.2、使用隨機森林計算樣本重要度
方案1：計算正例經過的節點，使用經過結點的數目、經過結點的Gini結點係數和等指標。方案2：隨機替換一列資料，重新建立決策樹，計算新模型的正確率變化，從而考慮這一列特徵的重要性。6、Isolation Forest
隨機選擇特徵、隨機選擇分割點，生成一定深度的決策樹iTree，若干顆iTree組成iForest方案1：計算iTree中樣本x從根到葉子的長度f(x)方案2：計算iForest中f(x)的總和F(x)異常檢測：若樣本x為異常值，它應在大多數iTree中很快從根到達葉子，即F(x)比較小。7、思考問題
總結：決策樹（隨機森林）的程式碼清晰、邏輯簡單，在勝任分類問題的同時，往往可以作為對資料分佈探索的首要嘗試演算法。隨機森林的整合思想可用在其他分類器的設計中。如果通過隨機森林做樣本的異常值檢測？—通過統計樣本間位於相同決策樹的葉節點的個數，形成樣本相似度矩陣如果正負樣本數量差別很大（正樣本數量大於負樣本數量），將如何處理？—在得到新的決策樹後，對樣本的權值進行合理的調整—分類正確的降低權值，分類錯誤的增加權值，比如說是Adaboost.相關問題：問題一：思考碎金森林為何可以提高正確率，而且降低擬合程度？問題二：決策樹後剪枝可以怎麼樣操作？問題三：決策樹是幾叉樹與這顆決策樹的分類數目有什麼關係？問題四：如果特徵是連續的，如何得到分割點？問題五：請解釋Gini係數為何可以用於分類標準？歡迎大家對本博文進行討論，郵箱[email protected]
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