在真实数据集上的随机森林模型参数调优

向AI转型的程序员都关注了这个号????????????

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搞机器学习的人，都会有自己偏爱的某种算法，有的喜欢支持向量机（SVM），因为它公式表达的优雅和可利用方法实现的高质量；有的人喜欢决策树，因为它的简洁性和解释能力；还有人对神经网络非常痴狂，因为它解决问题的灵活性（一般在超大规模的数据集上，使用神经网络，效果会好于其他所有的机器学习算法）。但是就我本人而言，我最喜欢的算法是随机森林，理由如下：

• 通用性。随机森林算法可以应用于很多类别的模型任务。它们可以很好的处理回归问题，也能对分类问题应付自如，多分类和二分类都可以，一个能当三个用呢！

• 随机森林算法很难被打败。针对任何给定的数据集，几乎都表现的很好，当然你说神经网络会表现的更好，那么我应该不会反驳，因为我知道你是一个有耐心的人，可以连续很多天不休息，只是为了调参。

• 天生的并行性。从根本上说，随机森林就是众多的决策树组合，所以很容易把任务分解，使我们的随机森林算法并行。

当然，随机森林也有比较明显的缺点，对机器内存的要求比较高，为了增加我们预测的精度，我们可能需要建立几千棵甚至上万课决策树，所以买一个大内存的电脑是多么的有必要。

1 数据集

我们的数据集是来自一个著名的数据挖掘竞赛网站，是一个关于泰坦尼克号，游客生存情况的调查。可以从本公众号数据集菜单里面下载。

各个数据字段的含义

前十行数据

稍微分析一下，我们就可以筛选出对一个游客的生存与否有关的变量：Pclass, Sex, Age, SibSp，Parch，Fare, Embarked. 一般来说，游客的名字，买的船票号码对其的生存情况应该影响很小。

len(train_data)
out:891

我们共有891条数据，将近900条，我们使用600条作为训练数据，剩下的291条作为测试数据，通过对随机森林的参数不断调优，找出在测试结果上，预测最为精确的随机森林模型。

在具体的实验之前，我们看一下使用随机森林模型，需要注意哪几个变量：

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。

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。

n_estimators：

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。

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。

下面我们对上面提到的三个参数，进行调优，首先参数A，由于在我们的这个数据中，数据段总共只有七八个，所以我们就简单的选取所有的特征，所以我们只需要对剩下的两个变量进行调优。

上面的代码是对原始数据进行清洗，填补缺失数据， 把string类型数据转化成int数据

下面的工作，我们开始划分训练数据和测试数据，总的数据有891个，我们用600个训练数据集，剩下的291个作为测试数据集。

总的来说，调参对随机森林来说，不会发生很大的波动，相比神经网络来说，随机森林即使使用默认的参数，也可以达到良好的结果。在我们的例子中，通过粗略的调参，可以在测试集上达到84%的预测准确率，我觉得效果应该出乎我的意料吧。

附上全部代码：

https://www.jianshu.com/p/dbf21ed8be88

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