隨機森林分類和決策樹的對比

%matplotlib inline

from sklearn.tree import decisiontreeclassifier
from sklearn.ensemble import randomforestclassifier
from sklearn.datasets import load_wine
wine = load_wine(
)wine.data  # 特徵矩陣，不能為一維，要和標籤分開匯入
wine.target  # 標籤，必須為一維，要和特徵矩陣分開匯入
from sklearn.model_selection import train_test_split
xtrain,xtest,ytrain,ytest = train_test_split(wine.data,wine.target,test_size=
0.3)
clf = decisiontreeclassifier(random_state=0)
# 例項化
rfc = randomforestclassifier(random_state=0)
# 例項化
clf = clf.fit(xtrain,ytrain)
# 訓練集帶入例項化後的模型去進行訓練，使用的介面是fit
rfc = rfc.fit(xtrain,ytrain)
# 訓練集帶入例項化後的模型去進行訓練，使用的介面是fit
score_c = clf.score(xtest,ytest)
# 使用其他介面score將測試集匯入我們訓練好的模型，去獲取我們希望獲取的結果（score、y_test）
score_r = rfc.score(xtest,ytest)
# 使用其他介面score將測試集匯入我們訓練好的模型，去獲取我們希望獲取的結果（score、y_test）
print
('single tree:{}'
.format
(score_c)
# format用於轉換資料型別
,'random forest:{}'
.format
(score_r)
)

from sklearn.model_selection import cross_val_score

import matplotlib.pyplot as plt
rfc = randomforestclassifier(n_estimators=25)
#n_estimators確定森林中樹的數目
rfc_s = cross_val_score(rfc,wine.data,wine.target,cv=10)
clf = decisiontreeclassifier(
)clf_s = cross_val_score(clf,wine.data,wine.target,cv=10)
plt.plot(
range(1
,11),rfc_s,label=
'randomforest'
)# 乙個plt.plot裡面只能有乙個標籤
plt.plot(
range(1
,11),clf_s,label=
'decisiontree'
)plt.legend(
)

label =

'randomforest'
for model in
[randomforestclassifier(n_estimators=25)
,decisiontreeclassifier()]
:    score = cross_val_score(model,wine.data,wine.target,cv=10)
print
('{}：'
.format
(label)),
print
(score.mean())
plt.plot(
range(1
,11),score,label = label)
plt.legend(
)    label =
'decisiontree'

superpa =

for i in
range
(200):
rfc = randomforestclassifier(n_estimators=i+
1,n_jobs =-1
)# n_jobs決定了使用的cpu核心個數,n_jobs = -1表示使用全部的cpu
rfc_s = cross_val_score(rfc,wine.data,wine.target,cv=10)
.mean(
)print
(max
(superpa)
,superpa.index(
max(superpa)))
# 0.9888888888888889 35，35+1棵樹效果最好
plt.figure(figsize =[20
,5])
plt.plot(
range(1
,201
),superpa)

import numpy as np

from scipy.special import comb
np.array(
[comb(
25,i)*(
0.2**i)*(
(1-0.2)**
(25-i))
for i in
range(13
,26)]
).sum(
)

for i in

range
(len
(rfc.estimators_)):
print
(rfc.estimators_[i]
.random_state)
# 檢視隨機森林中所有樹的隨機值

rfc = randomforestclassifier(n_estimators=

25,oob_score=
true
)# oob_score=true用袋外資料來進行測試
rfc = rfc.fit(wine.data,wine.target)
# 無需劃分訓練集和測試集
rfc.oob_score_  # 袋外資料測試結果

rfc.score(xtest,ytest)

# 測試集分數
rfc.feature_importances_  # 得出特徵的重要性數值
rfc.
(xtest)
# 樣本在這棵樹中所在的葉子節點的索引
rfc.predict(xtest)
# 返回對測試集**的標籤，此時為**值，ytest中為真實值
rfc.predict_proba(xtest)
# 樣本在這棵樹中被分類到各個標籤的概率

決策樹和隨機森林

決策樹 建立決策樹的關鍵，是在當前狀態下選擇那個屬性作為分類依據。根據不同的目標函式，建立決策樹主要有三個演算法 id3 iterative dichotomiser c4.5 cart classification and regression tree 資訊增益 當熵和條件熵中的概率由資料統計得...

決策樹和隨機森林

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Python 分類演算法（決策樹，隨機森林）

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