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  • [学习笔记][Python机器学习:预测分析核心算法][利用Python集成方法工具包构建随机森林模型]

    参考:

    1、《Python机器学习:预测分析核心算法》 Michael Bowles P251-P258

    2、简书 Junes_K

    3、sklearn官方文档

     1 import numpy
     2 
     3 #以前使用train_test_split构建训练和测试集, 但目前train_test_split已被cross_validation被废弃了
     4 #from sklearn.cross_validation import train_test_split
     5 #现在改为从 sklearn.model_selection 中调用train_test_split 函数可以解决此问题
     6 #感谢“简书 Junes_K” https://www.jianshu.com/p/d746c9e10b2f
     7 from sklearn.model_selection import train_test_split
     8 
     9 #可以构建sklearn.ensemble.RandomForestRegressor对象
    10 from sklearn import ensemble
    11 
    12 #用mean_squared_error来计算预测均方误差
    13 from sklearn.metrics import mean_squared_error
    14 
    15 import pylab as plot
    16 
    17 # 从本机读取数据
    18 target_file = open('winequality-red.csv','r')
    19 data = target_file.readlines()
    20 target_file.close()
    21 
    22 #整理原始数据,将原始数据分为属性列表(xList),标签列表(labels)
    23 #将各个属性的名称存入names列表
    24 xList = []
    25 labels = []
    26 names = []
    27 firstLine = True
    28 for line in data:
    29     if firstLine:
    30         names = line.strip().split(";")
    31         firstLine = False
    32     else:
    33         #split on semi-colon
    34         row = line.strip().split(";")
    35         #put labels in separate array
    36         labels.append(float(row[-1]))
    37         #remove label from row
    38         row.pop()
    39         #convert row to floats
    40         floatRow = [float(num) for num in row]
    41         xList.append(floatRow)
    42 
    43 #计算属性列表的行数和列数
    44 nrows = len(xList)
    45 ncols = len(xList[0])
    46 
    47 #将各列表转为numpy数组形式,此形式是RandomForestRegressor的要求
    48 #并且这些对象可以使用sklearn的train_test_split构建训练和测试集
    49 X = numpy.array(xList)
    50 y = numpy.array(labels)
    51 wineNames = numpy.array(names)
    52 
    53 #构建test集为30%规模的训练集和测试集
    54 #random_state设置为一个特殊整数,而不是让随机数生成器自己选择一个不可重复的内部值
    55 #这样重复代码可以获得同样的结果,便于开发阶段的调整,否则随机性会掩盖所做的改变
    56 #固定random_state就固定了测试集,会对测试数据集过度训练
    57 xTrain, xTest, yTrain, yTest = train_test_split(X, y, test_size=0.30, random_state=531)
    58 
    59 #train random forest at a range of ensemble sizes in order to see how the mse changes
    60 mseOos = []
    61 nTreeList = range(50, 500, 10)
    62 for iTrees in nTreeList:
    63     depth = None
    64     maxFeat  = 4
    65     #https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.ensemble.RandomForestRegressor.html#sklearn.ensemble.RandomForestRegressor
    66     #初始化RandomForestRegressor对象
    67     #通过n_estimators = iTrees(属于nTreeList)来确定决策树的数目,这里是从50到500,每隔10的整数
    68     #max_depth = depth为None,决策树会持续增长,直到叶子节点为空或者所含数据小于min_sample_split
    69     #这里min_sample_split使用了缺省值(为2),当节点含有的数据小于其时,此节点不再分割
    70     #max_features = maxFeat,从而保证每次随机考虑四个属性,而不是要考虑全部属性,否则就是Bagging方法了
    71     #oob_score = False,不使用袋外样本估算看不见的数据的(有的不明白),缺省值为False
    72     wineRFModel = ensemble.RandomForestRegressor(n_estimators=iTrees, max_depth=depth, max_features=maxFeat,random_state=531)
    73     
    74     #调用fit()方法,训练数据集作为输入参数
    75     wineRFModel.fit(xTrain,yTrain)
    76 
    77     #调用predict()进行预测,输入时测试集的数据
    78     prediction = wineRFModel.predict(xTest)
    79     #将预测值与测试集中的标签比较,用mean_squared_error来计算预测均方误差
    80     mseOos.append(mean_squared_error(yTest, prediction))
    81 
    82 #打印最后一个均方误差,这里并不代表最小值
    83 #随机森林产生近乎独立的预测,然后取它们的平均值。因为为平均值,增加更多的决策树不会导致过度拟合。
    84 print("MSE" )
    85 print(mseOos[-1])

    程序运行后得到:

    MSE
    0.318127065111759
     1 #plot training and test errors vs number of trees in ensemble
     2 plot.figure(figsize=(12,8))
     3 plot.plot(nTreeList, mseOos)
     4 plot.xlabel('Number of Trees in Ensemble')
     5 plot.ylabel('Mean Squared Error')
     6 plot.show()
     7 
     8 #从下图也可以看出最后一个均方差并不是最小值,最小值是统计上的波动造成的,不是可以重复的最小值。
     9 #同时曲线展示了随机森林算法的减少方差的特性
    10 #原书上的:随着决策树数目增加,预测误差在下降,曲线波动也在减小(本例中不是太明显)

    程序运行后得到:

     1 # feature_importances是一个数组,数组长度等于属性的个数
     2 #数组中的值为正的浮点数,表面对应属性对预测结果的重要性
     3 featureImportance = wineRFModel.feature_importances_
     4 
     5 #对属性重要性归一化,按照属性重要程度排序
     6 featureImportance = featureImportance / featureImportance.max()
     7 
     8 sorted_idx = numpy.argsort(featureImportance)
     9 barPos = numpy.arange(sorted_idx.shape[0]) + .5
    10 plot.figure(figsize=(12,6))
    11 plot.barh(barPos, featureImportance[sorted_idx], align='center')
    12 plot.yticks(barPos, wineNames[sorted_idx])
    13 plot.xlabel('Variable Importance')
    14 plot.subplots_adjust(left=0.2, right=0.9, top=0.9, bottom=0.1)
    15 plot.show()

    程序运行后得到:

     

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