手写实现随机森林方法类 你是用sklearn库
时间: 2023-11-14 22:17:01 浏览: 39
是的,Python中的sklearn库提供了现成的随机森林模型,但是我们也可以手写实现一个基于决策树的随机森林模型。下面是一个简单的随机森林方法类的示例代码:
```python
import numpy as np
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
class RandomForest:
def __init__(self, n_estimators=100, max_depth=None, min_samples_split=2):
self.n_estimators = n_estimators
self.max_depth = max_depth
self.min_samples_split = min_samples_split
self.models = []
def fit(self, X, y):
for i in range(self.n_estimators):
# 随机选择一部分数据作为训练集
idx = np.random.choice(len(X), size=int(0.8*len(X)), replace=True)
X_train, y_train = X[idx], y[idx]
# 随机选择一部分特征作为子集
features_idx = np.random.choice(X.shape[1], size=int(np.sqrt(X.shape[1])), replace=False)
X_train = X_train[:, features_idx]
# 训练决策树模型
model = DecisionTreeClassifier(max_depth=self.max_depth, min_samples_split=self.min_samples_split)
model.fit(X_train, y_train)
self.models.append((model, features_idx))
def predict(self, X):
y_pred = []
for model, features_idx in self.models:
# 使用每个子模型的子集特征进行预测
X_test = X[:, features_idx]
y_pred.append(model.predict(X_test))
# 对所有子模型的预测结果进行投票
y_pred = np.transpose(y_pred)
return [np.bincount(row).argmax() for row in y_pred]
```
在这个示例中,我们使用sklearn库的决策树模型,并且实现了`fit`和`predict`方法。在`fit`方法中,我们随机选择一部分数据作为训练集,并且随机选择一部分特征作为子集。然后,我们使用这个子集进行训练,最后将训练得到的决策树模型和子集特征保存在`models`列表中。在`predict`方法中,我们对每个子模型的子集特征进行预测,并且对所有子模型的预测结果进行投票,得到最终的预测结果。需要注意的是,在随机森林中,我们通常会使用多个子模型进行预测,并且对所有子模型的预测结果进行投票,以避免过拟合和提高模型的鲁棒性。