随机森林调参[随机森林调参R]-掘金网

随机森林调参[随机森林调参R]

掘金K • 20 6 月, 2023 9:01 上午 • 数字经济

摘要：随机森林是一种常用的机器学习算法，但调参也是一个重要的方面。本文将讨论随机森林调参，介绍一些常用的技术，并探讨如何选择最优的超参数。

一、随机森林简介

随机森林是一种基于决策树的集成学习算法。它的基本思想是构建多个决策树进行分类或回归，然后采取投票或平均等方式得到最终结果。随机森林的优势在于它能够处理高维数据，并且具有较高的准确性和鲁棒性。

在随机森林中，每个决策树都是独立的，并且它们的生成方式有以下特点：

随机抽取样本集进行训练；
随机选择特征集进行训练；
采用特征Bagging方法提高泛化能力。

二、随机森林调参技术

1.调整决策树个数

在随机森林中，决策树个数决定了最终预测的准确度。如果决策树个数太少，容易欠拟合；如果太多，容易过拟合。一般来说，随机森林的决策树个数应该能够得到充分的采样，同时不会导致过拟合。因此，在调整决策树个数时，我们需要使用交叉验证方法来确定最佳个数。

2.选择特征数

在随机森林中，随机选择一部分特征进行训练可以避免过多的噪音干扰，从而提高预测准确率。但是，选择的特征数会影响训练的效果。如果选择的特征数太少，可能会忽略掉部分能够提高预测准确率的特征。如果选择的特征数太多，可能会导致模型过于复杂，且训练时间较长。

因此，我们需要使用在交叉验证过程中的特征选择技术来选择最优的特征数。其中，最常用的方法是随机搜索算法和网格搜索算法。

3.选择分裂节点

随机森林中的分裂点是指将样本集分成两个子集的位置，它对模型的预测能力有很大的影响。在构造决策树时，我们需要选择最优的分裂节点。有很多方法可以选择分裂节点，其中最常用的方法是CART算法和ID3算法。

4.调整节点的最小样本数

在决策树的构建过程中，节点的最小样本数是一个重要的参数。它控制了决策树的分裂方式和深度，直接影响到模型的复杂度和准确率。如果设置的最小样本数太小，可能会导致过拟合，因为在样本量较小的情况下，决策树过深容易产生噪音。如果设置的最小样本数太大，可能会导致欠拟合，因为在样本量较大的情况下，决策树过于简单，可能不能准确地配合整个数据集。