Python机器学习算法实现
Author：louwill
Machine Learning Lab
自从第14篇文章结束，所有的单模型基本就讲完了。而后我们进入了集成学习的系列，整整花了5篇文章的篇幅来介绍集成学习中最具代表性的Boosting框架。从AdaBoost到GBDT系列，对XGBoost、LightGBM和CatBoost作了较为详细的了解。本文作为集成学习的最后一篇文章，来介绍与Boosting框架有所不同的Bagging框架。
Bagging与随机森林
Bagging是并行式集成学习方法最典型的代表框架。其核心概念在于自助采样（Bootstrap Sampling），给定包含m个样本的数据集，有放回的随机抽取一个样本放入采样集中，经过m次采样，可得到一个和原始数据集一样大小的采样集。我们可以采样得到T个包含m个样本的采样集，然后基于每个采样集训练出一个基学习器，最后将这些基学习器进行组合。这便是Bagging的主要思想。Bagging与Boosting图示如下：
可以清楚的看到，Bagging是并行的框架，而Boosting则是序列框架（但也可以实现并行）。
有了之前多篇关于决策树的基础以及前述关于Bagging基本思想的阐述，随机森林（Random Forest）就没有太多难以理解的地方了。所谓随机森林，就是有很多棵决策树构建起来的森林，因为构建过程中的随机性，故而称之为随机森林。随机森林算法是Bagging框架的一个典型代表。
关于构建决策树的过程，可以参考前述第4~5篇，这里不做重复阐述。因为基础的推导工作都是前述章节都已完成，这里我们可以直接阐述随机森林的算法过程，简单来说就是两个随机性。具体如下：
假设有M个样本，有放回的随机选择M个样本（每次随机选择一个放回后继续选）。
假设样本有N个特征，在决策时的每个节点需要分裂时，随机地从这N个特征中选取n个特征，满足n<<N，从这n个特征中选择特征进行节点分裂。
基于抽样的M个样本n个特征按照节点分裂的方式构建决策树。
按照1~3步构建大量决策树组成随机森林，然后将每棵树的结果进行综合（分类使用投票法，回归可使用均值法）。
所以，当我们熟悉了Bagging的基本思想和决策树构建的过程后，随机森林就很好理解了。
随机森林算法实现
本文我们使用numpy来手动实现一个随机森林算法。随机森林算法本身是实现思路我们是非常清晰的，但其原始构建需要大量搭建决策树的工作，比如定义树节点、构建基本决策树、在基本决策树基础上构建分类树和回归树等。这些笔者在前述章节均已实现过，这里不再重复。
在此基础上，随机森林算法的构建主要包括随机选取样本、随机选取特征、构造森林并拟合其中的每棵树、基于每棵树的预测结果给出随机森林的预测结果。
导入相关模块并生成模拟数据集。
import numpy as np# 该模块为自定义模块，封装了构建决策树的基本方法from ClassificationTree import *from sklearn.datasets import make_classificationfrom sklearn.model_selection import train_test_split# 树的棵数n_estimators = 10# 列抽样最大特征数max_features = 15# 生成模拟二分类数据集X, y = make_classification(n_samples=1000, n_features=20, n_redundant=0, n_informative=2,random_state=1, n_clusters_per_class=1)rng = np.random.RandomState(2)X += 2 * rng.uniform(size=X.shape)# 划分数据集X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3)print(X_train.shape, y_train.shape, X_test.shape, y_test.shape)
定义第一个随机性，行抽样选取样本：
# 自助抽样选择训练数据子集def bootstrap_sampling(X, y):X_y = np.concatenate([X, y.reshape(-1,1)], axis=1)np.random.shuffle(X_y)n_samples = X.shape[0]sampling_subsets = []for _ in range(n_estimators):# 第一个随机性，行抽样idx1 = np.random.choice(n_samples, n_samples, replace=True)bootstrap_Xy = X_y[idx1, :]bootstrap_X = bootstrap_Xy[:, :-1]bootstrap_y = bootstrap_Xy[:, -1]sampling_subsets.append([bootstrap_X, bootstrap_y])return sampling_subsets
然后基于分类树构建随机森林：
trees = []# 基于决策树构建森林for _ in range(n_estimators):tree = ClassificationTree(min_samples_split=2, min_impurity=0,max_depth=3)trees.append(tree)
定义训练函数，对随机森林中每棵树进行拟合。
# 随机森林训练def fit(X, y):# 对森林中每棵树训练一个双随机抽样子集n_features = X.shape[1]sub_sets = bootstrap_sampling(X, y)for i in range(n_estimators):sub_X, sub_y = sub_sets[i]# 第二个随机性，列抽样idx2 = np.random.choice(n_features, max_features, replace=True)sub_X = sub_X[:, idx2]trees[i].fit(sub_X, sub_y)trees[i].feature_indices = idx2print('The {}th tree is trained done...'.format(i+1))
我们将上述过程进行封装，分别定义自助抽样方法、随机森林训练方法和预测方法。完整代码如下：
class RandomForest():def __init__(self, n_estimators=100, min_samples_split=2, min_gain=0,max_depth=float("inf"), max_features=None):# 树的棵树self.n_estimators = n_estimators# 树最小分裂样本数self.min_samples_split = min_samples_split# 最小增益self.min_gain = min_gain# 树最大深度self.max_depth = max_depth# 所使用最大特征数self.max_features = max_featuresself.trees = []# 基于决策树构建森林for _ in range(self.n_estimators):tree = ClassificationTree(min_samples_split=self.min_samples_split, min_impurity=self.min_gain,max_depth=self.max_depth)self.trees.append(tree)# 自助抽样def bootstrap_sampling(self, X, y):X_y = np.concatenate([X, y.reshape(-1,1)], axis=1)np.random.shuffle(X_y)n_samples = X.shape[0]sampling_subsets = []for _ in range(self.n_estimators):# 第一个随机性，行抽样idx1 = np.random.choice(n_samples, n_samples, replace=True)bootstrap_Xy = X_y[idx1, :]bootstrap_X = bootstrap_Xy[:, :-1]bootstrap_y = bootstrap_Xy[:, -1]sampling_subsets.append([bootstrap_X, bootstrap_y])return sampling_subsets# 随机森林训练def fit(self, X, y):# 对森林中每棵树训练一个双随机抽样子集sub_sets = self.bootstrap_sampling(X, y)n_features = X.shape[1]# 设置max_featureif self.max_features == None:self.max_features = int(np.sqrt(n_features))for i in range(self.n_estimators):# 第二个随机性，列抽样sub_X, sub_y = sub_sets[i]idx2 = np.random.choice(n_features, self.max_features, replace=True)sub_X = sub_X[:, idx2]self.trees[i].fit(sub_X, sub_y)# 保存每次列抽样的列索引，方便预测时每棵树调用self.trees[i].feature_indices = idx2print('The {}th tree is trained done...'.format(i+1))# 随机森林预测def predict(self, X):y_preds = []for i in range(self.n_estimators):idx = self.trees[i].feature_indicessub_X = X[:, idx]y_pred = self.trees[i].predict(sub_X)y_preds.append(y_pred)y_preds = np.array(y_preds).Tres = []for j in y_preds:res.append(np.bincount(j.astype('int')).argmax())return res
基于上述随机森林算法封装来对模拟数据集进行训练并验证：
rf = RandomForest(n_estimators=10, max_features=15)rf.fit(X_train, y_train)y_pred = rf.predict(X_test)print(accuracy_score(y_test, y_pred))
0.78
sklearn也为我们提供了随机森林算法的api，我们也尝试一下与numpy手写的进行效果对比：
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifierclf = RandomForestClassifier(max_depth=3, random_state=0)clf.fit(X_train, y_train)y_pred = clf.predict(X_test)print(accuracy_score(y_test, y_pred))
0.8
可以看到sklearn的预测结果要略高于我们手写的结果。当然我们的训练结果还可以经过调参进一步提高。随机森林调参可参考sklearn官方文档，这里略过。
参考资料：
机器学习 周志华
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数学推导+纯Python实现机器学习算法25：CatBoost【机器学习基础】数学推导+纯Python实现机器学习算法25：CatBoost
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