資料來源:https://zh.wikipedia.org/zh-tw/%E9%9A%8F%E6%9C%BA%E6%A3%AE%E6%9E%97
- 隨機森林的工作原理
隨機森林通過構建多個決策樹並對它們進行投票來進行分類或回歸。每個決策樹都是基於隨機選擇的特徵子集和訓練樣本集構建的,具體來說,隨機森林採用了兩個隨機性的來源。首先,對於每棵決策樹,我們隨機選擇一部分特徵作為該決策樹的輸入特徵。這樣可以減少特徵之間的冗餘和過擬合的風險,其次,對於每個訓練樣本,我們隨機選擇一個樣本子集作為該決策樹的訓練樣本。這樣可以減少樣本之間的相關性和過擬合(Over-fitting)的風險。
在訓練階段,我們根據選定的特徵和樣本子集構建多個決策樹,每個決策樹都是基於特徵的分割準則和樣本的分割策略構建的,一般來說,我們使用資訊增益(Information gain)或基尼係數(Gini coefficient)等指標來選擇最佳的特徵分割點,並使用遞迴分割演算法構建決策樹。資訊增益是用於決策樹中選擇最佳特徵的一個概念,在每個節點,決策樹需要選擇一個特徵來進行分割,以便最好地區分不同的類別,資訊增益衡量了使用某一特徵進行分割後,信息的混亂程度減少了多少,即分割後的節點中包含的信息更純;基尼係數也是決策樹中用於特徵選擇的一個度量,基尼係數衡量了一個節點中不同類別的混合程度,對於每個節點,計算其基尼係數,然後選擇基尼係數最小的特徵來進行分割,以使得分割後的子節點更加純淨。
在預測階段,我們對未知數據應用每個決策樹,並根據投票結果來確定最終的預測結果,對於分類問題,我們選擇投票最多的類別作為預測結果,對於回歸問題,我們選擇投票結果的平均值作為預測結果。
通過集成多個決策樹的結果,隨機森林能夠更準確地預測未知數據的類別或數值,此外,隨機森林還可以通過對多個決策樹的結果進行投票,來提供對預測結果的置信度估計。
- 使用隨機森林處理缺失資料
在實際資料分析中,資料集中常常存在缺失資料(Missing data)的情況,處理缺失資料是一個重要的資料預處理步驟,它可以影響模型的準確性和穩健性,隨機森林具有處理缺失資料的能力,在隨機森林中,我們可以通過使用其他特徵來推測缺失值,並減少對預測性能的影響,可以通過計算未缺失資料的平均值、中位數或眾數來填補缺失值,數值型或連續資料會以樣本之中位數或平均數來填值,類別型資料會以眾數來填值。隨機森林是一種強大而靈活的機器學習演算法,它具有處理缺失資料的能力,通過合理地處理缺失資料,我們能夠提高模型的準確性和穩健性,並獲得更可靠的預測結果。
- 使用隨機森林處理不平衡資料
在實際資料分析中,資料集中常常存在類別不平衡的情況,類別不平衡是指某個類別的樣本數量遠遠大於其他類別的樣本數量,處理不平衡資料是一個重要的資料預處理步驟,它可以影響模型的準確性和穩健性,隨機森林具有處理不平衡資料的能力,在隨機森林中,我們可以通過調整類別權重或採用抽樣技術來平衡不同類別的樣本數量,並提高預測性能,具體來說,我們可以通過給少數類別的樣本賦予較高的權重,來使模型更加關注少數類別的樣本,此外,我們還可以通過欠採樣或過採樣等抽樣技術來平衡不同類別的樣本數量。
然而,處理不平衡資料時需要注意避免引入額外的偏差或雜訊,過度調整類別權重或過度使用抽樣技術可能會導致模型過擬合或過度擬合,因此,在處理不平衡資料時,我們需要根據具體問題的需求,權衡模型的準確性和穩健性,並選擇合適的處理方法。
- 隨機森林模型的評估
評估模型的性能是機器學習中重要的一步,它可以説明我們瞭解模型的準確性和穩健性,隨機森林模型的評估可以通過多種指標進行,包括準確率(Accuracy)、召回率(Recall)、精確率(Precision)、F1值等,上述值的計算可參考https://en.wikipedia.org/wiki/Confusion_matrix ,準確率是衡量模型預測準確性的常用指標,它表示模型預測正確的樣本數量占總樣本數量的比例,召回率是衡量模型找到所有正樣本的能力的指標,它表示模型找到的正樣本數量占總正樣本數量的比例,精確率是衡量模型預測為正樣本的樣本中真正正樣本的比例,F1值是綜合考慮準確率和召回率的指標,它可以平衡二者之間的關係。
除了這些指標之外,我們還可以使用ROC曲線和AUC值來評估隨機森林模型的性能,ROC曲線是以敏感度(TPR)為縱軸,偽陽性(FPR)為橫軸的曲線,AUC值是ROC曲線下的面積,它可以用來衡量模型預測為正樣本的置信度,綜上所述,評估隨機森林模型的性能是非常重要的,通過合理選擇評估指標和方法,我們能夠更好地瞭解模型的準確性和穩健性,並進行模型的優化和改進。
- 優化隨機森林的超參數(Hyperparameter)
超參數是在訓練模型之前需要設置的參數,它們不能由模型自動學習,優化超參數是一個重要的步驟,它可以説明我們找到最佳的超參數組合,從而提高模型的性能,在隨機森林中,有幾個重要的超參數需要調整,包括決策樹的數量、特徵選擇的方法和樣本子集的大小等,決策樹的數量是指構建隨機森林時使用的決策樹的個數,特徵選擇的方法是指選擇每棵決策樹使用的特徵子集的方法,樣本子集的大小是指每棵決策樹使用的訓練樣本的大小。
有多種方法可以優化超參數,其中包括網格搜索、隨機搜索和貝葉斯優化等。網格搜索是一種通過在預定義的超參數空間中進行全面搜索的方法,將參數組合進行窮舉式的嘗試。相對地,隨機搜索則是在超參數空間中隨機選擇參數進行搜索,以更全面地覆蓋可能的組合。貝葉斯優化則通過建立模型來估計超參數與性能之間的關係,並利用這種模型進行更加智能的選擇。這種方法能夠更有效地尋找性能優越的超參數組合,提高模型的效能。優化超參數雖然能夠提升隨機森林模型的性能,但需要耗費大量計算時間和資源。因此,在權衡計算成本和模型性能的考量下,我們需要根據具體問題的需求來選擇適合的優化方法。
總的來說,隨機森林是一種強大而靈活的機器學習演算法,它在資料科學和預測建模中有著廣泛的應用,通過集成多個決策樹的結果,隨機森林能夠更準確地預測未知數據的類別或數值,並處理複雜資料集和高維特徵的問題。