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如何用python实现随机森林分类
大家如何使用scikit-learn包中的类方法来进行随机森林算法的预测。其中讲的比较好的是各个参数的具体用途。
这里我给出我的理解和部分翻译：
参数说明：
最主要的两个参数是n_estimators和max_features。
n_estimators：表示森林里树的个数。理论上是越大越好。但是伴随着就是计算时间的增长。但是并不是取得越大就会越好，预测效果最好的将会出现在合理的树个数。
max_features：随机选择特征集合的子集合，并用来分割节点。子集合的个数越少，方差就会减少的越快，但同时偏差就会增加的越快。根据较好的实践经验。如果是回归问题则：
max_features＝n_features，如果是分类问题则max_features＝sqrt(n_features)。
如果想获取较好的结果，必须将max_depth＝None,同时min_sample_split=1。
同时还要记得进行cross_validated（交叉验证），除此之外记得在random forest中，bootstrap=True。但在extra-trees中，bootstrap=False。
这里也给出一篇老外写的文章：调整你的随机森林模型参数
这里我使用了scikit-learn自带的iris数据来进行随机森林的预测：
[python] view plain copy
from sklearn.tree import DecisionTreeRegressor
from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor
import numpy as np
from sklearn.datasets import load_iris
iris=load_iris()
#print iris#iris的4个属性是：萼片宽度 萼片长度 花瓣宽度 花瓣长度 标签是花的种类：setosa versicolour virginica
print iris['target'].shape
rf=RandomForestRegressor()#这里使用了默认的参数设置
rf.fit(iris.data[:150],iris.target[:150])#进行模型的训练
#
#随机挑选两个预测不相同的样本
instance=iris.data[[100,109]]
print instance
print 'instance 0 prediction；',rf.predict(instance[0])
print 'instance 1 prediction；',rf.predict(instance[1])
print iris.target[100],iris.target[109]
返回的结果如下：
(150,)
[[ 6.3 3.3 6. 2.5]
[ 7.2 3.6 6.1 2.5]]
instance 0 prediction； [ 2.]
instance 1 prediction； [ 2.]
2 2
在这里我有点困惑，就是在scikit-learn算法包中随机森林实际上就是一颗颗决策树组成的。但是之前我写的决策树博客中是可以将决策树给显示出来。但是随机森林却做了黑盒处理。我们不知道内部的决策树结构，甚至连父节点的选择特征都不知道是谁。所以我给出下面的代码（这代码不是我的原创），可以显示的显示出所有的特征的贡献。所以对于贡献不大的，甚至是负贡献的我们可以考虑删除这一列的特征值，避免做无用的分类。
[python] view plain copy
from sklearn.cross_validation import cross_val_score, ShuffleSplit
X = iris["data"]
Y = iris["target"]
names = iris["feature_names"]
rf = RandomForestRegressor()
scores = []
for i in range(X.shape[1]):
score = cross_val_score(rf, X[:, i:i+1], Y, scoring="r2",
cv=ShuffleSplit(len(X), 3, .3))
scores.append((round(np.mean(score), 3), names[i]))
print sorted(scores, reverse=True)
显示的结果如下：
[(0.934, 'petal width (cm)'), (0.929, 'petal length (cm)'), (0.597, 'sepal length (cm)'), (0.276, 'sepal width (cm)')]
这里我们会发现petal width、petal length这两个特征将起到绝对的贡献，之后是sepal length，影响最小的是sepal width。这段代码将会提示我们各个特征的贡献，可以让我们知道部分内部的结构。
python数据分析需要哪些库？
1.Numpy库
是Python开源的数值计算扩展工具，提供了Python对多维数组的支持，能够支持高级的维度数组与矩阵运算。此外，针对数组运算也提供了大量的数学函数库，Numpy是大部分Python科学计算的基础，具有很多功能。
2.Pandas库
是一个基于Numpy的数据分析包，为了解决数据分析任务而创建的。Pandas中纳入了大量库和标准的数据模型，提供了高效地操作大型数据集所需要的函数和方法，使用户能快速便捷地处理数据。
3.Matplotlib库
是一个用在Python中绘制数组的2D图形库，虽然它起源于模仿MATLAB图形命令，但它独立于MATLAB，可以通过Pythonic和面向对象的方式使用，是Python中Z出色的绘图库。主要用纯Python语言编写的，它大量使用Numpy和其他扩展代码，即使对大型数组也能提供良好的性能。
4.Seaborn库
是Python中基于Matplotlib的数据可视化工具，提供了很多高层封装的函数，帮助数据分析人员快速绘制美观的数据图形，从而避免了许多额外的参数配置问题。
5.NLTK库
被称为使用Python进行教学和计算语言学工作的Z佳工具，以及用自然语言进行游戏的神奇图书馆。NLTK是一个领先的平台，用于构建使用人类语言数据的Python程序，它为超过50个语料库和词汇资源提供了易于使用的接口，还提供了一套文本处理库，用于分类、标记化、词干化、解析和语义推理、NLP库的包装器和一个活跃的讨论社区。
python iris数据集在哪
from sklearn.datasets import load_iris
iris = load_iris()
print(iris.keys())
n_samples, n_features = iris.data.shape
print((n_samples, n_features))
print(iris.data[0])
print(iris.target.shape)
print(iris.target)
print(iris.target_names)
print("feature_names:",iris.feature_names)
sklearn中的iris数据集有5个key：
[‘target_names’, ‘data’, ‘target’, ‘DESCR’, ‘feature_names’]
(150L, 4L)
data[0]:[ 5.1 3.5 1.4 0.2]
(‘feature_names:’, [‘sepal length (cm)’, ‘sepal width (cm)’, ‘petal length (cm)’, ‘petal width (cm)’])
(150L,)
[0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
2 2]
[‘setosa’ ‘versicolor’ ‘virginica’]
target_names : 分类名称
target：分类（150个）
feature_names: 特征名称
data : 特征值