随机森林剪枝算法技巧

第１９卷第５期　

２０１２年１０月　莆田学院学报　

Ｊｏｕｒｎａｌ　ｏｆ　Ｐｕｔ　ｉａｎ　Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ　ＶＯ１．１９　ＮＯ．５　

０ｃｔ．２０１２　

文章编号：１６７２－４１４３（２０１２）０５—００８８．０５　中图分类号：ＴＳ２６２．６１；ＴＳ２６１．７　文献标识码：Ａ　

基于随机森林算法的葡萄酒品质预测方法　

林劫・，林舒哗ｚ　

（１．福建师范大学软件学院，福建福州３５０１０８；２．福建农林大学作物科学学院，福建福州３５０００２）　

摘　要：采用机器学习中的随机森林算法对葡萄酒的化学特性与葡萄酒的品质之间的关系进行学习，并建立　

了有效的模型对葡萄酒品质进行预测。该方法具有预测准确率高、预测精度稳定以及葡萄酒分级详细等特点，在　葡萄酒行业品质预测的应用中，能够有效地减少因品酒师个人因素带来的评级波动。还将实验结果与已经存在　的一些工作进行量化比较，特别是在成本（风险）比较中，所提供的方法明显优于已有的方法。　关键词：机器学习；随机森林算法；成本矩阵；葡萄酒；品质　

Ｐｒｅｄｉｃｔ　ｔｈｅ　Ｗｉｎｅ　Ｑｕａｌｉｔｙ　Ｂａｓｅｄ　ｏｎ　Ｒａｎｄｏｍ　Ｆｏｒｅｓｔ　Ａｌｇｏｒｉｔｈｍ　

ＬＩＮ　Ｊｉｅ　，Ｌ１Ｎ　Ｓｈｕ—ｙｅ　

（１．Ｆａｃｕｌｔｙ　ｏｆ　Ｓｏｆｔｗａｒｅ，Ｆｕｊｉａｎ　Ｎｏｒｍａｌ　Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｆｕｚｈｏｕ　Ｆｕｊｉａｎ　３５０１０８，Ｃｈｉｎａ；　２．Ｃｏｌｌｅｇｅ　ｏｆＣｒｏｐ　Ｓｃｉｅｎｃｅ，Ｆｕｊｉａｎ　Ａｇｒｉｃｕｌｔｕｒｅ　ａｎｄ　Ｆｏｒｅｓｔｒｙ　Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｆｕｚｈｏｕ　Ｆｕｊｉａｎ　３５０００２，Ｃｈｉｎａ）　

Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｔｈｅ　ｒａｎｄｏｍ　ｆｏｒｅｓｔ　ａｌｇｏｒｉｔｈｍ　ｉｎ　ｍａｃｈｉｎｅ　ｌｅａｒｎｉｎｇ　ｗａｓ　ｅｘｐｌｏｉｔｅｄ　ｔｏ　ｓｔｕｄｙ　ｔｈｅ　ｒｅｌａｔｉｏｎｓｈｉｐ　ｂｅｔｗｅｅｎ　

ｔｈｅ　ｃｈｅｍｉｃａｌ　ｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓ　ａｎｄ　ｔｈｅ　ｑｕａｌｉｔｙ　ｏｆ　ｔｈｅ　ｗｉｎｅ．Ｅｆｆｅｃｔｉｖｅ　ｍｏｄｅｌ，ｗｉｔｈ　ｔｈｅ￣ａｔｕｍｓ　ｏｆ　ｈｉｇｈ　ａｃｃｕｒａｃｙ　ｒａｔｅ　ａｎｄ　ｃｌｅａｒ　ｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎ，ｗａｓ　ｅｓｔａｂｌｉｓｈｅｄ　ｔｏ　ｐｒｅｄｉｃｔ　ｔｈｅ　ｗｉｎｅ　ｑｕａｌｉｔｙ．Ｔｈｉｓ　ｍｅｔｈｏｄ　ｃａｎ　ｅｆｆｅｃｔｉｖｅｌｙ　ｐｒｅｖｅｎｔ　ｔｈｅ　ｆｌｕｃｔｕａｔｉｏｎ　ｏｆ　ｇｒａｄｉｎｇ　ｃａｕｓｅｄ　ｂｙ　ｗｉｎｅ　ｔａｓｔｅｒｓ’ｐｅｒｓｏｎａｌ　ｆａｃｔｏｒｓ．Ｔｈｅ　ｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔ　ｒｅｓｕｌｔｓ　ｗｅｒｅ　ｃｏｍｐａｒｅｄ　ｗｉｔｈ　ｔｈｅ　ｅｘｉｓｔｉｎｇ　ｗｏｒｋ．Ｔｈｉｓ　ｍｅｔｈｏｄ　ｈａｓ　ｍｏｒｅ　ａｄｖａｎｔａｇｅｓ　ｔｈａｎ　ｔｈｅ　ｅｘｉｓｔｉｎｇ　ｏｎｅｓ　ｅｓｐｅｃｉａｌｌｙ　ｉｎ　ｃｏｎｔｒｏｌｌｉｎｇ　ｔｈｅ　ｃｏｓｔ（ｒｉｓｋ）．　Ｋｅｙ　ｗｏｒｄｓ：ｍａｃｈｉｎｅ　ｌｅａｒｎｉｎｇ；ｒａｎｄｏｍ　ｆｏｒｅｓｔ　ａｌｇｏｒｉｔｈｍ；ｃｏｓｔ　ｍａｔｒｉｘ；ｗｉｎｅ；ｑｕａｌｉｔｙ　

解决决策树过拟合的方法

解决决策树过拟合的方法

决策树是一种常用的分类和回归算法，但是在实际应用中往往会出现过拟合的问题。为了解决这个问题，本文将介绍几种解决决策树过拟合的方法。

一、剪枝

剪枝是一种常用的解决决策树过拟合问题的方法。它通过去掉一些不必要的节点来降低模型复杂度，从而避免过拟合。具体来说，剪枝分为预剪枝和后剪枝两种方式。

1.预剪枝

预剪枝是在构建决策树时，在每个节点处判断是否应该继续分裂。如果当前节点无法提高模型性能，则停止分裂，将当前节点标记为叶子节点。这样可以有效地减少模型复杂度，避免过拟合。

2.后剪枝

后剪枝则是在构建完整个决策树之后，对树进行修剪。具体来说，它通过递归地考虑每个非叶子节点是否可以被替换成叶子节点来达到降低模型复杂度、避免过拟合的目的。

二、限制树的深度

另一种解决决策树过拟合问题的方法是限制树的深度。通过限制树的深度，可以有效地控制模型复杂度，避免过拟合。

三、增加样本量

过拟合通常是由于训练数据量太少导致的。因此，增加样本量可以有效地缓解过拟合问题。在实际应用中，可以通过收集更多的数据来增加样本量。

四、降低特征维度

另一个常用的解决决策树过拟合问题的方法是降低特征维度。通过减少特征数量和/或特征值数量，可以有效地减少模型复杂度，避免过拟合。

五、随机森林

随机森林是一种基于决策树的集成学习算法，它通过构建多个不同的决策树来提高模型性能和鲁棒性，并且可以有效地避免过拟合问题。具体来说，随机森林中每个决策树都是基于不同的子集数据和特征集构建出来的。

六、交叉验证

交叉验证是一种常用的评估模型性能和选择最佳模型的方法。在实际应用中，可以通过交叉验证来评估决策树模型的性能，并选择最佳的剪枝参数、特征选择等超参数来优化模型。

七、正则化

正则化是一种常用的降低模型复杂度和避免过拟合问题的方法。在决策树中，可以通过引入正则化项来惩罚模型复杂度，从而避免过拟合问题。

R随机森林算法

随机森林模型是一种预测能力较强的数据挖掘模型，常用于进行分类预测和数据回归分析，这里我们只讨论分类预测。

如上图所示， 随机森林模型包含多个树形分类器，预测结果由多个分类器（决策树）投票得出，每个决策树相当于一个大师，通过自己在数据集中学到的知识对于新的数据进行分类。

在随机森林算法的函数randomForest()中有两个非常重要的参数，而这两个参数又将影响模型的准确性，它们分别是mtry和ntree。一般对mtry的选择是逐一尝试，直到找到比较理想的值，ntree的选择可通过图形大致判断模型内误差稳定时的值。

随机森林R包 randomForest::randomForest 该包中主要涉及5个重要函数，关于这5个函数的语法和参数请见下方：

randomForest()： 此函数用于构建随机森林模型

randomForest(formula, data=NULL, ..., subset,

na.action=na.fail)

1. formula：指定模型的公式形式，类似于y~x1+x2+x3...;

2. data：指定分析的数据集；

3.ntree：指定随机森林所包含的决策树数目，默认为500；

4. mtry：指定节点中用于二叉树的变量个数，默认情况下数据集变量个数的二次方根（分类模型）或三分之一（预测模型）。一般是需要进行人为的逐次挑选，确定最佳的m值；

估值过程

指定m值，即随机产生m个变量用于节点上的二叉树，m的选择原则是使错误率最低。

应用bootstrap自助法在原数据集中又放回地抽取k个样本集，组成k棵决策树，每个决策树输出一个结果。

对k个决策树组成的随机森林对样本进行分类或预测：分类原则：少数服从多数；预测原则：简单平均。

oob error

如何选择最优的特征个数m，要解决这个问题，我们主要依据计算得到的袋外错误率.

在构建每棵树时，对训练集使用了不同的bootstrap sample（随机且有放回地抽取）。所以对于每棵树而言，部分训练实例没有参与这棵树的生成，它们称为第k棵树的oob样本

梯度提升算法和随机森林算法思想

在天池或者kaggle的⽐赛中，xgboost算法算是⼀⼤杀器，但在学习xgboost前先对gbdt和rf得有⼀个了解：

GBDT思想：先⽤⼀个初始值来学习⼀棵决策树，叶⼦处可以得到预测的值，以及预测之后的残差，然后后⾯的决策树就要基于前⾯决策树的残差来学习，直到预测值和真实值的残差为零。最后对于测试样本的预测值，就是前⾯许多棵决策树预测值的累加。GBDT主要的优点有：

1) 可以灵活处理各种类型的数据，包括连续值和离散值。

2) 在相对少的调参时间情况下，预测的准备率也可以⽐较⾼。这个是相对SVM来说的。

3）使⽤⼀些健壮的损失函数，对异常值的鲁棒性⾮常强。⽐如 Huber损失函数和Quantile损失函数。GBDT的主要缺点有：

1)由于弱学习器之间存在依赖关系，难以并⾏训练数据。不过可以通过⾃采样的SGBT来达到部分并⾏。

RF思想：利⽤随机组合的⽅式构建出决策树，形成森林，在决策的时候森林中的每棵树都进⾏投票，共同决定。

优点： 1.很多的数据集上表现良好；

2.能处理⾼维度数据，并且不⽤做特征选择；

3.训练完后，能够给出那些feature⽐较重要；

4.训练速度快，容易并⾏化计算。

缺点： 1.在噪⾳较⼤的分类或回归问题上会出现过拟合现象；

2.对于不同级别属性的数据，级别划分较多的属性会对随机森林有较⼤影响，则RF在这种数据上产出的数值是不可信的。

GBDT算法：