Python随机森林源码用法介绍

Python随机森林是一种基于决策树分类器的集成方法，它构建许多决策树来提高分类的准确率。而随机森林利用有放回抽样和特征随机选择来增强单个决策树的鲁棒性和泛化性能，在处理高维数据、避免过拟合等方面具有良好的表现。本文将从原理、算法三个方面，探讨Python随机森林的相关源码实现。

一、原理

随机森林由多个决策树组成，其中每棵树的生成通过随机采样特征和数据集，来保证模型具有可靠的泛化能力。由于每个决策树的建立，相互之间是相互独立的，所以可以在并行环境下高效地构建和预测。同时，它还可以利用OOB误差率来估计单个决策树和随机森林整体分类性能。

二、算法

随机森林基于决策树算法衍生而来，而具体的实现方式则包括以下几个核心步骤：

1. 随机抽样

在每个树的训练过程中，样本数据集和特征集会发生随机抽样。样本数据集是首先有放回地选取一部分数据作为训练样本，然后通过不断的重复选择，形成多个不同的数据集。特征集同理，应用特定算法对特征进行随机选择。

    def _get_bootstrap_sample(self, X, y):
        n_samples = X.shape[0]
        bootstrap_idxs = np.random.choice(n_samples, self.n_samples, replace=True)
        X_bootstrap = X[bootstrap_idxs]
        y_bootstrap = y[bootstrap_idxs]
        return X_bootstrap, y_bootstrap

    def _get_random_subspaces(self, X):
        n_features = X.shape[1]
        subspaces = []
        for _ in range(self.n_estimators):
            subspace_idxs = np.random.choice(n_features, self.max_features, replace=False)
            subspaces.append(subspace_idxs)
        return subspaces

2. 决策树训练

每个随机森林模型由多个决策树构成。在随机森林中训练单个决策树的过程与普通决策树基本相同，只是训练数据集通过抽样得到。同时，每个决策树包含一个节点选择特征的过程，而在随机森林中，节点会在随机的特征组合中进行选择，来抑制有某些特征权重过大导致过度拟合的风险。

    for i in range(self.n_estimators):
        X_bootstrap, y_bootstrap = self._get_bootstrap_sample(X, y)
        feature_subspace = self.subspaces[i]
        tree = DecisionTreeClassifier(max_depth=self.max_depth, max_features=self.max_features)
        tree.fit(X_bootstrap[:, feature_subspace], y_bootstrap)
        self.trees.append(tree)

3. 预测

随机森林分类器将通过每个决策树来预测目标标签。决策树通过将特征向下传递到每个节点来描述数据。当一个特征从根节点传递到叶节点的过程结束时，数据的标签就会被预测为该叶节点对应的标签。

    def predict_proba(X):
        all_predictions = []
        for tree in self.trees:
            feature_idxs = self.subspaces[i]
            predictions = tree.predict_proba(X[:, feature_idxs])
            all_predictions.append(predictions)
        all_predictions = np.mean(all_predictions, axis=0)
        return all_predictions

三、源码示例

下面是一个完整的Python随机森林分类器的实现，它使用scikit-learn库中的DecisionTreeClassifier来构建随机森林模型。

    from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
    import numpy as np

    class RandomForestClassifier:
        def __init__(self, n_estimators=10, max_depth=5, max_features='sqrt', n_samples=0.8):
            self.n_estimators = n_estimators
            self.max_depth = max_depth
            self.max_features = max_features
            self.n_samples = n_samples
            self.subspaces = self._get_random_subspaces(X)

        def _get_bootstrap_sample(self, X, y):
            n_samples = X.shape[0]
            bootstrap_idxs = np.random.choice(n_samples, self.n_samples, replace=True)
            X_bootstrap = X[bootstrap_idxs]
            y_bootstrap = y[bootstrap_idxs]
            return X_bootstrap, y_bootstrap

        def _get_random_subspaces(self, X):
            n_features = X.shape[1]
            subspaces = []
            for _ in range(self.n_estimators):
                subspace_idxs = np.random.choice(n_features, self.max_features, replace=False)
                subspaces.append(subspace_idxs)
            return subspaces

        def fit(self, X, y):
            self.trees = []
    
            for i in range(self.n_estimators):
                X_bootstrap, y_bootstrap = self._get_bootstrap_sample(X, y)
                feature_subspace = self.subspaces[i]
                tree = DecisionTreeClassifier(max_depth=self.max_depth, max_features=self.max_features)
                tree.fit(X_bootstrap[:, feature_subspace], y_bootstrap)
                self.trees.append(tree)

        def predict_proba(X):
            all_predictions = []
            for tree in self.trees:
                feature_idxs = self.subspaces[i]
                predictions = tree.predict_proba(X[:, feature_idxs])
                all_predictions.append(predictions)
            all_predictions = np.mean(all_predictions, axis=0)
            return all_predictions