随机森林 贝叶斯优化

### 使用贝叶斯优化调整随机森林模型参数

为了提高随机森林模型的表现，可以采用贝叶斯优化方法来寻找最佳的超参数组合。这种方法不仅提高了调参效率，还能够在较少的迭代次数内获得较好的结果。

#### 安装必要的库
首先需要安装`scikit-optimize`或其他支持贝叶斯优化的Python包。这里给出一种使用清华镜像源快速安装`bayesian-i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple bayesian-optimization

#### 导入所需模块并定义目标函数
接下来，在Python环境中导入所需的库，并定义用于评估不同超参数设置下模型性能的目标函数。该函数接受一组超参数作为输入，返回相应的评分指标值。

from sklearn.model_selection import cross_val_score, KFold
from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor
import numpy as np
from bayes_opt import BayesianOptimization

def rf_cv(n_estimators, min_samples_split, max_features):
kf = KFold(n_splits=5, shuffle=True, random_state=42)
model = RandomForestRegressor(
n_estimators=int(np.round(n_estimators)),
min_samples_split=int(min_samples_split),
max_features=min(max_features, 0.999), # float bug fix
random_state=42,
n_jobs=-1
)

score = cross_val_score(model, X_train, y_train, cv=kf).mean()
return score

此处定义了一个名为`rf_cv`的目标函数，它接收三个主要影响随机森林行为的关键参数：估计器的数量(`n_estimators`)、分裂内部节点所需要的最小样本数目(`min_samples_split`)以及考虑的最大特征比例(`max_features`)。这些参数被传递给`RandomForestRegressor`实例化对象中[^1]。

#### 设置搜索范围与执行贝叶斯优化
设定各个待优化参数的变化区间后，即可创建一个`BayesianOptimization`类的对象来进行实际的最优化操作。下面展示了具体的实现方式：

pbounds = {
'n_estimators': (10, 250),
'min_samples_split': (2, 25),
'max_features': (0.1, 0.999)
}

optimizer = BayesianOptimization(f=rf_cv, pbounds=pbounds, verbose=2, random_state=42)

optimizer.maximize(init_points=5, n_iter=25)
print(optimizer.max)

上述代码片段设置了每种参数可能取到的最大和最小边界，并指定了初始探索点数(`init_points`)和平滑步数(`n_iter`)。最终打印出来的结果包含了找到的最佳参数配置及其对应的最高得分[^2]。

通过这种方式，不仅可以有效地减少手动尝试多种可能性的时间成本，还能更精准地定位适合特定任务需求的理想参数集。