随机森林算法及其实现(1)随机森林算法及其实现下周目标以及待完善的工作

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我是靠谱客的博主柔弱煎蛋，最近开发中收集的这篇文章主要介绍随机森林算法及其实现(1)随机森林算法及其实现下周目标以及待完善的工作，觉得挺不错的，现在分享给大家，希望可以做个参考。

概述

随机森林算法及其实现

算法理解

随机森林就是通过集成学习的思想将多棵决策树集成的一种算法，它的基本单元是决策树，而它的本质属于机器学习的一大分支——集成学习（Ensemble Learning）方法。

这里随机的意思涉及到了另一个思想，也就是 Bagging 思想。

Bagging 是 bootstrap aggregating 的简写，又称为装袋算法，是一种有放回的抽样方法，目的是为了得到统计量的分布以及置信区间，该算法可与其它分类、回归算法结合，提高其准确率、稳定形的同时，通过降低结果的方差，避免过拟合的发生。具体的步骤如下：

采用重抽样方法（有放回抽样）从原始样本中抽取一定数量的样本
根据抽出的样本计算想要得到的统计量T
重复上述N次（一般大于1000），得到N个统计量T
根据这N个统计量，即可计算出统计量的置信区间

随即森林就属于 Bagging。通过随机的方式去构造不同的决策树形成一个森林，这些决策树之间相互没有关联，最后的结果便是通过这些决策树的预测结果统计得到。

算法实现

首先实现决策树，这里具体的代码就不贴出来了，可以贴贴结果。一是有点长，而是还有点小问题有待完善，用西瓜书上的伪代码表示一下决策树的算法步骤：

请添加图片描述
测试代码：

void RandomForestClassifier::unitTest()
{
	std::string fileName = ".\data\testRandomForest.txt";

	char* testFile = (char*)fileName.c_str();

	DataReader testReader(testFile, ",");


	testReader.train_test_split(0.3);
	IntArray* availableInstances = new IntArray(testReader.getTrainLabels()->getLength());
	IntArray* availableAttributes = new IntArray(testReader.getTrainData()->getColumns());
	DoubleMatrix* trainData = testReader.getTrainData();
	IntArray* trainLabels = testReader.getTrainLabels();
	DoubleMatrix* testData = testReader.getTestData();
	IntArray* testLabels = testReader.getTestLabels();
	Tree* tree = new Tree(trainData, testReader.getTrainLabels(), availableInstances, availableAttributes, testReader.getNumClasses(), 3);

	
	/*std::cout << "The Data:" << std::endl << testReader.getAllData()->toString() << std::endl;

	std::cout << "The tree:" << std::endl << tree->toString() << std::endl;*/

	tree->train();

	IntArray* predictLabels = new IntArray(testLabels->getLength());
	DoubleMatrix* oneLineData = new DoubleMatrix(1, testData->getColumns());


	for (int i = 0; i < testData->getRows(); i++)
	{
		oneLineData = oneLineData->getOneLine(testData, i);
		predictLabels->setValue(i, tree->predict(oneLineData));
	}


	/*std::cout << "trainData:" << std::endl << trainData->toString() << std::endl;
	std::cout << "trainLabels:" << std::endl << trainLabels->toString() << std::endl;*/
	std::cout << "testData:" << std::endl << testData->toString() << std::endl;
	std::cout << "testLabels:" << std::endl << testLabels->toString() << std::endl;
	std::cout << "predictLabels:" << std::endl << predictLabels->toString() << std::endl;

	double accuracy = 0;
	for (int i = 0; i < testData->getRows(); i++)
	{
		if (testLabels->getValue(i) == predictLabels->getValue(i))
		{
			accuracy++;
		}
	}
	accuracy /= testData->getRows();

	std::cout << "accuracy:"  << accuracy << std::endl;
	/*for (int i = 0; i < trainData->getColumns(); i++)
	{
		std::cout << tree->getNumValues(i) << std::endl;
	}*/
}

在这里插入图片描述

随机森林的实现步骤就和上面 Bagging 的步骤差不多，通过多个决策树分类得到的结果来投票获得最终的预测值。

实现过程出现的问题以及解决方式

实现方式是利用C++去实现，目前实现了ID3决策树算法的大部分代码，不过测试还有点小问题，正在更改，同时需要考虑数据的特性，目前只实现了基于离散属性的决策树，在这个过程中需要结合该框架下的基础类进行编码，因此需要添加很多未存在的方法，感觉会使代码比较臃肿，比如 DoubleMatrix 类，因此有些方法还是放在了当前实现的类中以单独使用。