随机森林 python 并行实现
时间: 2023-10-12 21:05:01 浏览: 53
随机森林是一种基于决策树的集成学习算法,它可以用于分类和回归问题。由于随机森林可以并行处理,因此可以使用多个 CPU 核心来加速计算。下面是使用 Python 实现并行随机森林的示例代码:
```python
import numpy as np
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from joblib import Parallel, delayed
def fit_trees(X, y, n_trees, max_depth, max_features):
"""训练单个随机森林"""
rf = RandomForestClassifier(n_estimators=n_trees, max_depth=max_depth, max_features=max_features)
rf.fit(X, y)
return rf
def predict_trees(rf, X):
"""使用单个随机森林进行预测"""
return rf.predict(X)
def parallel_random_forest(X, y, n_trees, max_depth, max_features, n_jobs=-1):
"""并行随机森林"""
# 训练多个随机森林
results = Parallel(n_jobs=n_jobs)(delayed(fit_trees)(X, y, n_trees, max_depth, max_features) for i in range(n_jobs))
# 使用多个随机森林进行预测
predictions = np.array(Parallel(n_jobs=n_jobs)(delayed(predict_trees)(rf, X) for rf in results))
# 投票得出最终预测结果
final_predictions = np.apply_along_axis(lambda x: np.bincount(x).argmax(), axis=0, arr=predictions)
return final_predictions
```
在上面的代码中,`fit_trees` 函数用于训练单个随机森林,`predict_trees` 函数用于使用单个随机森林进行预测,`parallel_random_forest` 函数用于训练多个随机森林并进行投票得出最终预测结果。使用 `joblib` 库的 `Parallel` 和 `delayed` 函数可以方便地实现并行计算。