从决策树到随机森林:树型算法的原理与实现
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决策树:基本原理与实现
决策树是一种常用的机器学习算法,其基本思想是通过将数据集反复划分成更小的子集,直到子集内的数据属于同一类别或者满足某一停止条件。决策树的每个内部节点都表示一个特征,并根据该特征将数据划分为不同的子集。而每个叶子节点代表一个类别。决策树的构建过程可以通过递归地对数据集进行划分来实现。
决策树的构建过程中,通常通过选择合适的特征来进行数据集的划分。一个好的划分特征应该能够尽量减小数据集的不纯度。常用的不纯度衡量指标有基尼指数和信息增益。基尼指数可以描述数据集中某一类别的不确定性,信息增益则表示通过特征划分后不确定性的减少程度。根据特征的不同取值,决策树会生成不同的分支。通过逐步划分数据集,决策树可以形成类似流程图的结构。
随机森林:决策树的集成与随机性引入
单独一个决策树在面对复杂的数据集时可能容易过拟合,泛化能力较弱。为了提高模型的性能,我们可以使用集成学习的思想,将多个决策树集成起来。而随机森林就是集成学习中常用的一种模型。
随机森林由多个决策树组成,每个决策树都是相互独立地构建。通过对数据采样和特征随机选择的引入,随机森林克服了单个决策树的过拟合问题。对于数据采样,随机森林会从原始数据集中有放回地抽取样本,作为每个决策树构建的训练集。对于特征随机选择,随机森林的每个决策树在划分的过程中只考虑部分特征,从而引入了更多的随机性,提高了模型的泛化能力。
随机森林:训练与预测
随机森林的训练过程中,通常会构建多个决策树,每个决策树都使用不同的训练集。对于每个决策树,在划分节点时会从部分特征中选择一个最优的特征,并递归地进行划分,直到某个停止条件满足。最后的预测结果由多个决策树的结果投票决定。
随机森林的预测过程中,输入一条待分类的数据,随机森林会将其在每个决策树上进行分类,并统计多个决策树的投票结果。最终,选择得票最多的类别作为该数据的预测类别。由于采用了多棵决策树的投票机制,随机森林在分类问题上具有较好的性能。