如何用sklearn对随机森林调参

文章目录

一、概述
二、实操
- 1、导入相关包
- 2、导入乳腺癌数据集，建立模型
- 3、调参
三、总结

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Author：陈罐头

一、概述

sklearn是目前python中十分流行的用来实现机器学习的第三方包，其中包含了多种常见算法如：决策树，逻辑回归、集成算法（如随机森林）等等。

本文将使用sklearn自带的乳腺癌数据集，建立随机森林，并基于 泛化误差（Genelization Error） 与模型复杂度的关系来对模型进行调参，从而使模型获得更高的得分。

泛化误差是机器学习中，用来衡量模型在未知数据上的准确率的指标，其与模型复杂度的关系如下图所示：
在这里插入图片描述
当模型复杂度不足时，机器学习不足，会出现欠拟合现象，泛化误差变大；当复杂度逐渐提高到最佳模型复杂度时，泛化误差会达到最低点（即最高准确度）；若复杂度仍在提高，泛化误差从最小值开始逐渐增大，出现过拟合现象。

因此，我们的目的，是通过不断调参来不断调整模型复杂度，尽可能地接近泛化误差最低点。

二、实操

1、导入相关包

from sklearn.datasets import load_breast_cancer
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.model_selection import cross_val_score
from sklearn.model_selection import GridSearchCV
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

2、导入乳腺癌数据集，建立模型

由于sklearn自带的数据集已经很工整了，所以无需做预处理，直接使用。

# 导入乳腺癌数据集
data = load_breast_cancer()

# 建立随机森林
rfc = RandomForestClassifier(n_estimators=100, random_state=90)

用交叉验证计算得分
score_pre = cross_val_score(rfc, data.data, data.target, cv=10).mean()
score_pre

在这里插入图片描述

初始得分

3、调参

随机森林主要的参数有n_estimators（子树的数量）、max_depth（树的最大生长深度）、min_samples_leaf（叶子的最小样本数量）、min_samples_split(分支节点的最小样本数量）、max_features（最大选择特征数）。

它们对随机森林模型复杂度的影响如下图所示：
在这里插入图片描述

可以看到，n_estimators是影响程度最大的参数，我们先对其进行调整：

# 调参，绘制学习曲线来调参n_estimators（对随机森林影响最大）
score_lt = []
# 每隔10步建立一个随机森林，获得不同n_estimators的得分
for i in range(0,200,10):
    rfc = RandomForestClassifier(n_estimators=i+1, random_state=90)
    score = cross_val_score(rfc, data.data, data.target, cv=10).mean()
    score_lt.append(score)
score_max = max(score_lt)
print('最大得分：{}'.format(score_max),
      '子树数量为：{}'.format(score_lt.index(score_max)*10+1))
# 绘制学习曲线
x = np.arange(1,201,10)
plt.subplot(111)
plt.plot(x, score_lt, 'r-')
plt.show()

在这里插入图片描述
如图所示，当n_estimators从0开始增大至21时，模型准确度有肉眼可见的提升。这也符合随机森林的特点：在一定范围内，子树数量越多，模型效果越好。而当子树数量越来越大时，准确率会发生波动，当取值为41时，获得最大得分。

接下来，我们在将取值范围缩小至41左右，以获得更好的取值。

# 在41附近缩小n_estimators的范围为30-49
score_lt = []
for i in range(30,50):
    rfc = RandomForestClassifier(n_estimators=i
                                ,random_state=90)
    score = cross_val_score(rfc, data.data, data.target, cv=10).mean()
    score_lt.append(score)
score_max = max(score_lt)
print('最大得分：{}'.format(score_max),
      '子树数量为：{}'.format(score_lt.index(score_max)+30))

# 绘制学习曲线
x = np.arange(30,50)
plt.subplot(111)
plt.plot(x, score_lt,'o-')
plt.show()

在这里插入图片描述

如图所示，当n_estimators=45时，获得最大得分score_max=0.9719，相较于score_pre提升0.005
在这里插入图片描述

由此我们发现：当n_estimators由100减小至45时（模型复杂度由大到小），模型准确度提升了（泛化误差减小），说明在泛化误差图中，模型往左移动了！

因此，接下来的调参方向是使模型复杂度减小的方向，从而接近泛化误差最低点。我们使用能使模型复杂度减小，并且影响程度排第二的max_depth。

# 建立n_estimators为45的随机森林
rfc = RandomForestClassifier(n_estimators=45, random_state=90)

# 用网格搜索调整max_depth
param_grid = {'max_depth':np.arange(1,20)}
GS = GridSearchCV(rfc, param_grid, cv=10)
GS.fit(data.data, data.target)

best_param = GS.best_params_
best_score = GS.best_score_
print(best_param, best_score)

在这里插入图片描述

如图所示，最佳深度为11，最大得分为0.9718，竟然比不调整深度的得分0.9719还低，难道我们刚才就已经十分接近最低泛化误差了吗？

本着严谨的态度，我们再进行调整。调整max_depth使模型复杂度减小，却获得了更低的得分，因此接下来我们需要朝着复杂度增大的方向调整。我们在n_estimators=45，max_depth=11的情况下，对唯一能够增加模型复杂度的参数max_features进行调整：
在这里插入图片描述

查看数据集大小，发现一共有30列特征，由于max_features默认取值特征数量的开平方值，因此我们从5开始调整:

# 用网格搜索调整max_features
param_grid = {'max_features':np.arange(5,31)}

rfc = RandomForestClassifier(n_estimators=45
                            ,random_state=90
                            ,max_depth=11)
GS = GridSearchCV(rfc, param_grid, cv=10)
GS.fit(data.data, data.target)
best_param = GS.best_params_
best_score = GS.best_score_
print(best_param, best_score)