python 人工智能算法之隨機森林流程詳解

更新時間：2023年03月21日 11:10:12 作者：似曾相識2022

這篇文章主要為大家介紹了python 人工智能算法之隨機森林流程詳解，有需要的朋友可以借鑒參考下，希望能夠有所幫助，祝大家多多進步，早日升職加薪

隨機森林

(Random Forest)是一種基于決策樹（前文有所講解）的集成學習算法，它能夠處理分類和回歸兩類問題。

隨機森林的基本思想是通過隨機選擇樣本和特征生成多個決策樹，然后通過取多數(shù)投票的方式（分類問題）或均值計算的方式（回歸問題）來得出最終的結(jié)果。具體來說，隨機森林的訓練過程可以分為以下幾個步驟：

首先從原始數(shù)據(jù)集中隨機選擇一定數(shù)量的樣本，構(gòu)成一個新的訓練集
從所有特征中隨機選擇一定數(shù)量的特征，作為該節(jié)點的候選特征
利用上述訓練集和候選特征生成一棵決策樹
重復步驟1-3多次，生成多棵決策樹
對于分類問題，每棵決策樹內(nèi)部的每一個葉子節(jié)點都代表了一個類別，最終結(jié)果是多數(shù)投票；對于回歸問題，最終結(jié)果是所有決策樹輸出的平均值

from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import accuracy_score
import pandas as pd
# 讀取數(shù)據(jù)
data = pd.read_csv('data.csv')
# 劃分訓練集和測試集
train, test = train_test_split(data, test_size=0.3)
# 提取訓練集特征和標簽
train_x = train.drop(columns=['label'])
train_y = train['label']
# 構(gòu)建隨機森林模型
rf = RandomForestClassifier(n_estimators=100, max_depth=5, random_state=0)
# 擬合模型
rf.fit(train_x, train_y)
# 提取測試集特征和標簽
test_x = test.drop(columns=['label'])
test_y = test['label']
# 預測并計算準確率
pred_y = rf.predict(test_x)
accuracy = accuracy_score(test_y, pred_y)
print("Accuracy:", accuracy)

在實現(xiàn)代碼時，首先需要導入需要的庫。然后，讀入數(shù)據(jù)并劃分訓練集和測試集。隨后，提取訓練集的特征和標簽，并根據(jù)這些數(shù)據(jù)構(gòu)建隨機森林模型。擬合模型后，提取測試集的特征，用模型進行預測，并計算預測準確率。