自定义Python实现随机森林分类器

"这篇文档提供了一个使用Python实现的随机森林分类器代码示例，主要涉及了scikit-learn库中的`DecisionTreeClassifier`类以及随机森林的基本构建过程。" 随机森林是一种集成学习方法，它通过构建多个决策树并结合它们的预测结果来提高模型的准确性和鲁棒性。在Python中，scikit-learn库提供了实现随机森林的工具。这个自定义的`rfc`类展示了如何基于scikit-learn构建一个简单的随机森林分类器。 1. **随机森林的组成部分**： - **决策树（Decision Tree）**: 随机森林由多个决策树组成，每个树都是一个独立的分类器。 - **随机性**：在构建每棵树时，都会引入一定的随机性，如随机选择特征和样本子集，这有助于降低过拟合的风险。 2. **初始化方法`__init__`**： - `n_estimators`: 表示随机森林中决策树的数量，默认值为100。 - `random_state`: 用于设置随机数生成器的种子，确保每次运行的结果可重复。 3. **拟合方法`fit`**： - 对于每个决策树，首先使用`np.random.RandomState`创建一个随机数生成器，用以确定特征选择和样本抽样。 - 使用`DecisionTreeClassifier`类创建一个新的决策树实例，并设置`random_state`以保持随机性一致。 - 通过`sample_weight`参数，使用随机生成的权重对数据进行加权，使得每个决策树在训练时看到不同的样本子集，这就是所谓的“bootstrap抽样”。 - 每个决策树在加权样本上拟合后，将其添加到`dts`列表中，这个列表将存储所有决策树。 4. **预测方法`predict`**： - 对于输入的测试数据，`predict`方法遍历所有决策树并获取它们的预测概率。 - 将所有决策树的预测概率相加，然后除以`n_estimators`，得到每类的概率均值。 - 使用`np.argmax`找到概率最高的类别，并根据`y_classes`返回对应的类别标签。 5. **关键函数和类**： - `np.unique`: 用于找出训练数据中所有唯一的类别标签。 - `np.bincount`: 计算非负整数的频率，用于生成样本权重。 - `np.argmax`: 返回最大值的索引，用于确定预测类别。 - `DecisionTreeClassifier`: scikit-learn库中的决策树分类器，支持自定义参数以适应随机森林的需求。 通过这个简单的自定义`rfc`类，我们可以了解随机森林的基本工作原理。然而，实际应用中，通常会使用scikit-learn提供的`RandomForestClassifier`，它包含更多的优化功能和调参选项。