RandomForest调优详解
原文来自：http://www.analyticsvidhya.com/blog/2015/06/tuning-random-forest-model/
为什么要调整机器学习算法？
一个月以前，我在kaggle上参加了一个名为TFI的比赛。 我第一次提交的结果在50%。 我不懈努力在特征工程上花了超过2周的时间，勉强达到20%。 出乎我意料的事是，在调整机器学习算法参数之后，我能够达到前10%。
这就是机器学习算法参数调优的重要性。 随机森林是在工业界中使用的最简单的机器学习工具之一。 在我们以前的文章中，我们已经向您介绍了随机森林和和CART模型进行了对比 。 机器学习工具包正由于这些算法的表现而被人所熟知。
随机森林是什么？
随机森林是一个集成工具，它使用观测数据的子集（BootStraping）和特征变量的子集（随机选择特征变量）来建立一个决策树。 它建立多个这样的决策树，然后将他们合并在一起以获得更准确和稳定的预测。 这样做最直接的事实是，在这一组独立的预测结果中，用投票方式得到一个最高投票结果，这个比单独使用最好模型预测的结果要好。
我们通常将随机森林作为一个黑盒子，输入数据然后给出了预测结果，无需担心模型是如何计算的。这个黑盒子本身有几个我们可以摆弄的杠杆。 每个杠杆都能在一定程度上影响模型的性能或资源时间平衡。 在这篇文章中，我们将更多地讨论我们可以调整的杠杆，同时建立一个随机森林模型。
调整随机森林的参数杠杆
随机森林的参数即可以增加模型的预测能力，又可以使训练模型更加容易。 以下我们将更详细地谈论各个参数（请注意，这些参数，我使用的是Python常规的命名法）：
1.使模型预测更好的特征
主要有3类特征可以被调整，以改善该模型的预测能力
A. max_features：
随机森林允许单个决策树使用特征的最大数量。 Python为最大特征数提供了多个可选项。 下面是其中的几个：
Auto/None ：简单地选取所有特征，每颗树都可以利用他们。这种情况下，每颗树都没有任何的限制。
sqrt ：此选项是每颗子树可以利用总特征数的平方根个。 例如，如果变量（特征）的总数是100，所以每颗子树只能取其中的10个。“log2”是另一种相似类型的选项。
0.2：此选项允许每个随机森林的子树可以利用变量（特征）数的20％。如果想考察的特征x％的作用， 我们可以使用“0.X”的格式。
If “auto”, then max_features=sqrt(n_features).
If “sqrt”, then max_features=sqrt(n_features) (same as “auto”).
If “log2”, then max_features=log2(n_features).
If None, then max_features=n_features.
max_features如何影响性能和速度？
增加max_features一般能提高模型的性能，因为在每个节点上，我们有更多的选择可以考虑。 然而，这未必完全是对的，因为它 同时也降低了单个树的多样性 ，而这正是随机森林独特的优点。 但是，可以肯定，你通过增加max_features会降低算法的速度。 因此，你需要适当的平衡和选择最佳max_features。
B. n_estimators(n个估计器)：
在利用最大投票数或平均值来预测之前，你想要建立子树的数量。 较多的子树可以让模型有更好的性能，但同时让你的代码变慢。 你应该选择尽可能高的值，只要你的处理器能够承受的住，因为这使你的预测更好更稳定。n_estimators默认是10棵树。
C. min_sample_leaf：
如果您以前编写过一个决策树，你能体会到最小样本叶片大小的重要性。 叶是决策树的末端节点。 较小的叶子使模型更容易捕捉训练数据中的噪声。 一般来说，我更偏向于将最小叶子节点数目设置为大于50。在你自己的情况中，你应该尽量尝试多种叶子大小种类，以找到最优的那个。min_sample_leaf默认是1。
2.使得模型训练更容易的特征
有几个属性对模型的训练速度有直接影响。 对于模型速度，下面是一些你可以调整的关键参数：
A. n_jobs：
这个参数告诉引擎有多少处理器是它可以使用。默认n_jobs=1
> “-1”意味着没有限制；
“1”值意味着它只能使用一个处理器。
下面是一个用Python做的简单实验用来检查这个指标：
％timeit
model = RandomForestRegressor(n_estimators = 100, oob_score = True,n_jobs = 1,random_state =1)
model.fit(X,y)
Output ———- 1 loop best of 3 : 1.7 sec per loop
％timeit
model = RandomForestRegressor(n_estimators = 100, oob_score = True,n_jobs = -1,random_state =1)
model.fit(X,y)
Output ———- 1 loop best of 3 : 1.1 sec per loop
“％timeit”是一个非常好的功能，他能够运行函数多次并给出了最快循环的运行时间。 这出来非常方便，同时将一个特殊的函数从原型扩展到最终数据集中。
B. random_state：
此参数让结果容易复现。 一个确定的随机值将会产生相同的结果，在参数和训练数据不变的情况下。 我曾亲自尝试过将不同的随机状态的最优参数模型集成，有时候这种方法比单独的随机状态更好。
C. oob_score：
这是一个随机森林交叉验证方法。 它和留一验证方法非常相似，但这快很多。 这种方法只是简单的标记在每颗子树中用的观察数据。 然后对每一个观察样本找出一个最大投票得分，是由那些没有使用该观察样本进行训练的子树投票得到。
oob_score : bool (default=False)
Whether to use out-of-bag samples to estimate
the generalization accuracy.
下面函数中使用了所有这些参数的一个例子：
model = RandomForestRegressor(n_estimators = 100, oob_score = True, n_jobs = -1,random_state =50,
max_features = "auto", min_samples_leaf = 50)
model.fit(x, y)
3 通过案例研究学习
我们在以前的文章中经常提到泰坦尼克号为例。 让我们再次尝试同样的问题。 这种情况下的目标是，了解调整随机森林参数而不是找到最好的特征。 试试下面的代码来构建一个基本模型：
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.metrics import roc_auc_score
import pandas as pd
x = pd.read_csv("train.csv")
x_numeric_variable = x[['Pclass','Age','SibSp','Parch','Fare']]
x_numeric_variable['Age'].fillna(value = int(x_numeric_variable['Age'].mean()),inplace=True)
x_numeric_variable['SibSp'].fillna(value = int(x_numeric_variable['SibSp'].mean()),inplace=True)
x_numeric_variable['Parch'].fillna(value = int(x_numeric_variable['Parch'].mean()),inplace=True)
x_numeric_variable['Fare'].fillna(value = x_numeric_variable['Fare'].mean(),inplace=True)
y = x.pop("Survived")
model = RandomForestClassifier(n_estimators = 100 , oob_score = True, random_state = 42)
model.fit(x_numeric_variable,y)
model.oob_score_
0.6891133557800224
这是一个非常简单没有参数设定的模型。 现在让我们做一些参数调整。 正如我们以前讨论过，我们有6个关键参数来调整。 我们有一些Python内置的的网格搜索算法，它可以自动调整所有参数。在这里让我们自己动手来实现，以更好了解该机制。 下面的代码将帮助您用不同的叶子大小来调整模型。
练习：试试运行下面的代码，并在评论栏中找到最佳叶片大小。
from sklearn.model_selection import cross_val_score
from sklearn.model_selection import StratifiedKFold
from sklearn.model_selection import GridSearchCV
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.datasets import load_iris
iris = load_iris()
X = iris['data']
y = iris['target']
model = RandomForestClassifier()
parameter_grid = [1,5,10,50,100,200,500]
cross_validation = StratifiedKFold(n_splits=10)
gridsearch = GridSearchCV(model,param_grid = parameter_grid,
cv = cross_validation)
gridsearch.fit(X,y)
best_param = gridsearch.best_params_
best_param
best_rf = RandomForestClassifier(max_depth=best_param['min_samples_leaf'])
best_rf
cross_val_score(best_rf, X, y, cv=10)
4 备注
就像是随机森林，支持向量机，神经网络等机器学习工具都具有高性能。 他们有很高的性能，但用户一般并不了解他们实际上是如何工作的。 不知道该模型的统计信息不是什么问题，但是不知道如何调整模型来拟合训练数据，这将会限制用户使用该算法来充分发挥其潜力。
5 附录：官方帮助文档
In [1]: from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
In [2]: RandomForestClassifier?
Init signature: RandomForestClassifier(n_estimators=10, criterion='gini', max_depth=None, min_samples_split=2, min_samples_leaf=1, min_weight_fraction_leaf=0.0, max_features='auto', max_leaf_nodes=None, min_impurity_split=1e-07, bootstrap=True, oob_score=False, n_jobs=1, random_state=None, verbose=0, warm_start=Fal
e, class_weight=None)
Docstring:
A random forest classifier.
A random forest is a meta estimator that fits a number of decision tree
classifiers on various sub-samples of the dataset and use averaging to
improve the predictive accuracy and control over-fitting.
The sub-sample size is always the same as the original
input sample size but the samples are drawn with replacement if
`bootstrap=True` (default).
Read more in the :ref:`User Guide <forest>`.
Parameters
----------
n_estimators : integer, optional (default=10)
The number of trees in the forest.
criterion : string, optional (default="gini")
The function to measure the quality of a split. Supported criteria are
"gini" for the Gini impurity and "entropy" for the information gain.
Note: this parameter is tree-specific.
max_features : int, float, string or None, optional (default="auto")
The number of features to consider when looking for the best split:
- If int, then consider `max_features` features at each split.
- If float, then `max_features` is a percentage and
`int(max_features * n_features)` features are considered at each
split.
- If "auto", then `max_features=sqrt(n_features)`.
- If "sqrt", then `max_features=sqrt(n_features)` (same as "auto").
- If "log2", then `max_features=log2(n_features)`.
- If None, then `max_features=n_features`.
Note: the search for a split does not stop until at least one
valid partition of the node samples is found, even if it requires to
effectively inspect more than ``max_features`` features.
max_depth : integer or None, optional (default=None)
The maximum depth of the tree. If None, then nodes are expanded until
all leaves are pure or until all leaves contain less than
min_samples_split samples.
min_samples_split : int, float, optional (default=2)
The minimum number of samples required to split an internal node:
- If int, then consider `min_samples_split` as the minimum number.
- If float, then `min_samples_split` is a percentage and
`ceil(min_samples_split * n_samples)` are the minimum
number of samples for each split.
.. versionchanged:: 0.18
Added float values for percentages.
min_samples_leaf : int, float, optional (default=1)
The minimum number of samples required to be at a leaf node:
- If int, then consider `min_samples_leaf` as the minimum number.
- If float, then `min_samples_leaf` is a percentage and
`ceil(min_samples_leaf * n_samples)` are the minimum
number of samples for each node.
.. versionchanged:: 0.18
Added float values for percentages.
min_weight_fraction_leaf : float, optional (default=0.)
The minimum weighted fraction of the sum total of weights (of all
the input samples) required to be at a leaf node. Samples have
equal weight when sample_weight is not provided.
max_leaf_nodes : int or None, optional (default=None)
Grow trees with ``max_leaf_nodes`` in best-first fashion.
Best nodes are defined as relative reduction in impurity.
If None then unlimited number of leaf nodes.
min_impurity_split : float, optional (default=1e-7)
Threshold for early stopping in tree growth. A node will split
if its impurity is above the threshold, otherwise it is a leaf.
.. versionadded:: 0.18
bootstrap : boolean, optional (default=True)
Whether bootstrap samples are used when building trees.
oob_score : bool (default=False)
Whether to use out-of-bag samples to estimate
the generalization accuracy.
n_jobs : integer, optional (default=1)
The number of jobs to run in parallel for both `fit` and `predict`.
If -1, then the number of jobs is set to the number of cores.
random_state : int, RandomState instance or None, optional (default=None)
If int, random_state is the seed used by the random number generator;
If RandomState instance, random_state is the random number generator;
If None, the random number generator is the RandomState instance used
by `np.random`.
verbose : int, optional (default=0)
Controls the verbosity of the tree building process.
warm_start : bool, optional (default=False)
When set to ``True``, reuse the solution of the previous call to fit
and add more estimators to the ensemble, otherwise, just fit a whole
new forest.
class_weight : dict, list of dicts, "balanced",
"balanced_subsample" or None, optional (default=None)
Weights associated with classes in the form ``{class_label: weight}``.
If not given, all classes are supposed to have weight one. For
multi-output problems, a list of dicts can be provided in the same
order as the columns of y.
The "balanced" mode uses the values of y to automatically adjust
weights inversely proportional to class frequencies in the input data
as ``n_samples / (n_classes * np.bincount(y))``
The "balanced_subsample" mode is the same as "balanced" except that
weights are computed based on the bootstrap sample for every tree
grown.
For multi-output, the weights of each column of y will be multiplied.
Note that these weights will be multiplied with sample_weight (passed
through the fit method) if sample_weight is specified.
Attributes
----------
estimators_ : list of DecisionTreeClassifier
The collection of fitted sub-estimators.
classes_ : array of shape = [n_classes] or a list of such arrays
The classes labels (single output problem), or a list of arrays of
class labels (multi-output problem).
n_classes_ : int or list
The number of classes (single output problem), or a list containing the
number of classes for each output (multi-output problem).
n_features_ : int
The number of features when ``fit`` is performed.
n_outputs_ : int
The number of outputs when ``fit`` is performed.
feature_importances_ : array of shape = [n_features]
The feature importances (the higher, the more important the feature).
oob_score_ : float
Score of the training dataset obtained using an out-of-bag estimate.
oob_decision_function_ : array of shape = [n_samples, n_classes]
Decision function computed with out-of-bag estimate on the training
set. If n_estimators is small it might be possible that a data point
was never left out during the bootstrap. In this case,
`oob_decision_function_` might contain NaN.
References
----------
.. [1] L. Breiman, "Random Forests", Machine Learning, 45(1), 5-32, 2001.
See also
--------
DecisionTreeClassifier, ExtraTreesClassifier
File: c:\anaconda3\lib\site-packages\sklearn\ensemble\forest.py
Type: ABCMeta