【机器学习】作业7： 随机森林

标签（空格分隔）： 机器学习

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星期二 BlackJack，机器学习

星期三 算法

星期四 RPC,机器学习

星期五 数值

这周好爆炸

（随便吐槽吐槽）

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鉴于决策树容易过拟合的缺点，随机森林采用多个决策树的投票机制来改善决策树，我们假设随机森林使用了m棵决策树，那么就需要产生m个一定数量的样本集来训练每一棵树，如果用全样本去训练m棵决策树显然是不可取的，全样本训练忽视了局部样本的规律，对于模型的泛化能力是有害的
产生n个样本的方法采用Bootstraping法，这是一种有放回的抽样方法，产生n个样本
而最终结果采用Bagging的策略来获得，即多数投票机制

随机森林的生成方法：
1. 从样本集中通过重采样的方式产生n个样本
2. 假设样本特征数目为a，对n个样本选择a中的k个特征，用建立决策树的方式获得最佳分割点
3. 重复m次，产生m棵决策树
4. 多数投票机制来进行预测

随机森林的思想非常简单，使用很多颗决策树来做预测，然后投票，取票数最多的结果作为输出

那个，看见彭先生和华主席都调库调了决策树，然后自己实现森林。。

这个，API调用小练习嘛，决策树很难写，决策树之后的逻辑很简单

既然都有库，而且就算自己写，决策树自己写我认输，决策树之后就是for循环小练习，我决定不再重复造轮子（偷懒）

突然想起，随机森林应该是我非常熟悉的一个算法，这学期开始数学建模比赛用过，上学期数据挖掘课上也用过。

既然如此，我就不再找其他数据了，再跑一遍交吧= =

栗子

手写数字识别

当时使用了kNN, SVC, DT, GaussianNB, MultinomialNB, BernoulliNB 几种算法

仿照课件代码，自己手动实现kNN算法

myKNN.py

调用sklearn中的各种算法，如下

from  sklearn.neighbors  import  KNeighborsClassifier
from  sklearn.svm  import  SVC
from  sklearn.tree  import  DecisionTreeClassifier
from  sklearn.naive_bayes  import  GaussianNB
from  sklearn.naive_bayes  import  MultinomialNB
from  sklearn.naive_bayes  import  BernoulliNB

当我们把算法换成随机森林之后

clf  =  RandomForestClassifier(n_estimators = = 100, max_depth =None ,
min_samples_split = = 2, random_state = = 0,max_features = = 21)

准确率达到了 98%

随手打开两个识别错的文件

这个数字写的，真是抽象

代码

前期实验

def handwritingClassTest():
    trainingMat, hwLabels = load_trainingData()
    testMat, goldLabels = load_testData()
    mTest = len(testMat)

    # get algorithm from skLearn
    ensemble = ['kNN', 'SVC', 'DT', 'GaussianNB','MultinomialNB', 'BernoulliNB','RFC']

    for a in ensemble:
        print a + ':',
        if a == 'kNN': clf = KNeighborsClassifier(algorithm='kd_tree',n_neighbors=5)
        if a == 'SVC': clf = SVC(C=0.01, kernel='linear')
        if a == 'DT': clf = DecisionTreeClassifier(criterion='entropy', random_state=0)
        if a == 'GaussianNB': clf = GaussianNB()
        if a == 'MultinomialNB': clf = MultinomialNB()
        if a == 'BernoulliNB': clf = BernoulliNB()
        if a == 'RFC': clf = RandomForestClassifier(n_estimators=100, max_depth=None, min_samples_split=2, random_state=0, max_features=21)

        clf.fit(trainingMat, hwLabels)
        classifierResult = clf.predict(testMat)

        err_cnt = 0.0
        for i in range(mTest):
            if (classifierResult[i]) != goldLabels[i]:
                err_cnt += 1.0

        acc = 1 - (err_cnt/float(mTest))

        st = 'error: %d/%d, acc = %2.2f%%' % (err_cnt,mTest,acc*100)
        print st

最终提交版本随机森林

# -*-coding:utf-8-*-]
from numpy import *
from os import listdir
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier


def img2vect(filename):
    res = zeros((1,1024))
    fr = open(filename)
    for i in range(32):
        lineStr = fr.readline()
        for j in range(32):
            res[0,32*i + j] = int(lineStr[j])
    return res


def load_trainingData():
    hwLabels = []
    trainingFileList = listdir('data/trainingDigits/')
    m = len(trainingFileList)
    trainingMat = zeros((m,1024))
    for i in range(m):
        fileNameStr = trainingFileList[i]
        fileStr = fileNameStr.split('.')[0]
        classNumStr = int(fileStr.split('_')[0])
        hwLabels.append(classNumStr)
        trainingMat[i,:] = img2vect('data/trainingDigits/%s' % fileNameStr)
    return trainingMat, hwLabels


def load_testData():
    testFileList = listdir('data/testDigits7')
    print testFileList
    goldLabels = []
    mTest = len(testFileList)
    testMat = zeros((mTest,1024))
    for i in range(mTest):
        fileNameStr = testFileList[i]
        fileStr = fileNameStr.split('.')[0]
        # classNumStr = int(fileStr.split('_')[0])
        testMat[i,:] = img2vect('data/testDigits7/%s' % fileNameStr)
        goldLabels.append(fileStr)
    return testMat, goldLabels


def handwritingClass():
    trainingMat, hwLabels = load_trainingData()
    testMat, goldLabels = load_testData()
    mTest = len(testMat)
    # clf = KNeighborsClassifier(algorithm='kd_tree', n_neighbors=5)
    clf = RandomForestClassifier(n_estimators=100, max_depth=None, min_samples_split=2, random_state=0,max_features=21)
    clf.fit(trainingMat, hwLabels)
    classifierResult = clf.predict(testMat)

    out_file = open('out.txt','w')
    for i in range(mTest):
        st = '%s	%d
' % (goldLabels[i], classifierResult[i])
        out_file.write(st)


if __name__ == '__main__':
    handwritingClass()