无涯教程-分类算法 - 随机森林-Toy模板网

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随机森林是一种监督学习算法，可用于分类和回归，但是，它主要用于分类问题，众所周知，森林由树木组成，更多树木意味着更坚固的森林。同样，随机森林算法在数据样本上创建决策树，然后从每个样本中获取预测，最后通过投票选择最佳解决方案。它是一种集成方法，比单个决策树要好，因为它可以通过对输出求平均值来减少过度拟合。

随机森林算法

无涯教程可以通过以下步骤来了解随机森林算法的工作原理-

步骤1 - 首先，从给定的数据集中选择随机样本。
步骤2 - 接下来，该算法将为每个样本构造一个决策树。然后它将从每个决策树中获得预测输出。
步骤3 - 在此步骤中，将对每个预测输出进行投票。
步骤4 - 最后，选择投票最多的预测输出作为最终预测输出。

下图将说明其工作方式-

代码实现

首先，从导入必要的Python包开始-

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd

接下来，如下所示从其网络链接下载iris数据集:

path="https://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/iris/iris.data"

接下来，需要为数据集分配列名称，如下所示:

headernames=[sepal-length, sepal-width, petal-length, petal-width, Class]

现在，需要将数据集读取为pandas数据框，如下所示:

dataset=pd.read_csv(path, names=headernames)
dataset.head()

	分隔长度	分隔宽度	花瓣长度	花瓣宽度	类
0	5.1	3.5	1.4	0.2	Iris-setosa
1	4.9	3.0	1.4	0.2	Iris-setosa
2	4.7	3.2	1.3	0.2	Iris-setosa
3	4.6	3.1	1.5	0.2	Iris-setosa
4	5.0	3.6	1.4	0.2	Iris-setosa

数据预处理将在以下脚本行的帮助下完成。

X=dataset.iloc[:, :-1].values
y=dataset.iloc[:, 4].values

接下来，无涯教程将数据分为训练和测试拆分。以下代码将数据集分为70％的训练数据和30％的测试数据-

from sklearn.model_selection import train_test_split
X_train, X_test, y_train, y_test=train_test_split(X, y, test_size=0.30)

接下来，借助sklearn的 RandomForestClassifier 类训练模型，如下所示:

from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
classifier=RandomForestClassifier(n_estimators=50)
classifier.fit(X_train, y_train)

最后，需要进行预测。可以在以下脚本的帮助下完成-

y_pred=classifier.predict(X_test)

接下来，按如下所示打印输出-

from sklearn.metrics import classification_report, confusion_matrix, accuracy_score
result = confusion_matrix(y_test, y_pred)
print("Confusion Matrix:")
print(result)
result1 = classification_report(y_test, y_pred)
print("Classification Report:",)
print (result1)
result2 = accuracy_score(y_test,y_pred)
print("Accuracy:",result2)

运行上面代码输出

Confusion Matrix:
[[14 0 0]
   [ 0 18 1]
   [ 0 0 12]]
Classification Report:
              precision   recall   f1-score   support
    Iris-setosa    1.00     1.00       1.00        14
Iris-versicolor    1.00     0.95       0.97        19
 Iris-virginica    0.92     1.00       0.96        12

      micro avg    0.98     0.98        0.98       45
      macro avg    0.97     0.98        0.98       45
   weighted avg    0.98     0.98        0.98       45

Accuracy: 0.9777777777777777

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