搞机器学习的人，都会有自己偏爱的某种算法，有的喜欢支持向量机（SVM），因为它公式表达的优雅和可利用方法实现的高质量；有的人喜欢决策树，因为它的简洁性和解释能力；还有人对神经网络非常痴狂，因为它解决问题的灵活性（一般在超大规模的数据集上，使用神经网络，效果会好于其他所有的机器学习算法）。但是就我本人而言，我最喜欢的算法是随机森林，理由如下：
- 通用性。随机森林算法可以应用于很多类别的模型任务。它们可以很好的处理回归问题，也能对分类问题应付自如，多分类和二分类都可以，一个能当三个用呢！
- 随机森林算法很难被打败。针对任何给定的数据集，几乎都表现的很好，当然你说神经网络会表现的更好，那么我应该不会反驳，因为我知道你是一个有耐心的人，可以连续很多天不休息，只是为了调参。
- 天生的并行性。从根本上说，随机森林就是众多的决策树组合，所以很容易把任务分解，使我们的随机森林算法并行。
当然，随机森林也有比较明显的缺点，对机器内存的要求比较高，为了增加我们预测的精度，我们可能需要建立几千棵甚至上万课决策树，所以买一个大内存的电脑是多么的有必要。
1 数据集
我们的数据集是来自一个著名的数据挖掘竞赛网站，是一个关于泰坦尼克号，游客生存情况的调查。可以从这里下载：泰坦尼克数据集。
上面的一张图，是我从官网上下载的，总的来说，里面的每一行数据，差不多有11个字段，包括游客的年龄、名字、性别、买的几等仓的票等等信息，最后是他的生存情况，在这场事故中，他是死了还是幸存。
不想解释了，直接读入数据吧
import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
train = pd.read_csv("E:/train.csv", dtype={"Age": np.float64},)
train.head(10)
稍微分析一下，我们就可以筛选出对一个游客的生存与否有关的变量：Pclass, Sex, Age, SibSp，Parch，Fare, Embarked. 一般来说，游客的名字，买的船票号码对其的生存情况应该影响很小。
len(train_data)
out:891
我们共有891条数据，将近900条，我们使用600条作为训练数据，剩下的291条作为测试数据，通过对随机森林的参数不断调优，找出在测试结果上，预测最为精确的随机森林模型。
在具体的实验之前，我们看一下使用随机森林模型，需要注意哪几个变量：
在 sklearn中，随机森林的函数模型是：
RandomForestClassifier(bootstrap=True, class_weight=None, criterion='gini',
max_depth=None, max_features='auto', max_leaf_nodes=None,
min_samples_leaf=1, min_samples_split=2,
min_weight_fraction_leaf=0.0, n_estimators=10, n_jobs=1,
oob_score=False, random_state=None, verbose=0,
warm_start=False)
A. max_features：
随机森林允许单个决策树使用特征的最大数量。 Python为最大特征数提供了多个可选项。 下面是其中的几个：
Auto/None ：简单地选取所有特征，每颗树都可以利用他们。这种情况下，每颗树都没有任何的限制。
sqrt ：此选项是每颗子树可以利用总特征数的平方根个。 例如，如果变量（特征）的总数是100，所以每颗子树只能取其中的10个。“log2”是另一种相似类型的选项。
0.2：此选项允许每个随机森林的子树可以利用变量（特征）数的20％。如果想考察的特征x％的作用， 我们可以使用“0.X”的格式。
max_features如何影响性能和速度？
增加max_features一般能提高模型的性能，因为在每个节点上，我们有更多的选择可以考虑。 然而，这未必完全是对的，因为它降低了单个树的多样性，而这正是随机森林独特的优点。 但是，可以肯定，你通过增加max_features会降低算法的速度。 因此，你需要适当的平衡和选择最佳max_features。
B. n_estimators：
在利用最大投票数或平均值来预测之前，你想要建立子树的数量。 较多的子树可以让模型有更好的性能，但同时让你的代码变慢。 你应该选择尽可能高的值，只要你的处理器能够承受的住，因为这使你的预测更好更稳定。
C. min_sample_leaf：
如果您以前编写过一个决策树，你能体会到最小样本叶片大小的重要性。 叶是决策树的末端节点。 较小的叶子使模型更容易捕捉训练数据中的噪声。 一般来说，我更偏向于将最小叶子节点数目设置为大于50。在你自己的情况中，你应该尽量尝试多种叶子大小种类，以找到最优的那个。
下面我们对上面提到的三个参数，进行调优，首先参数A，由于在我们的这个数据中，数据段总共只有七八个，所以我们就简单的选取所有的特征，所以我们只需要对剩下的两个变量进行调优。
在sklearn自带的随机森林算法中，输入的值必须是整数或者浮点数，所以我们需要对数据进行预处理，将字符串转化成整数或者浮点数
def harmonize_data(titanic):
# 填充空数据 和 把string数据转成integer表示
# 对于年龄字段发生缺失，我们用所有年龄的均值替代
titanic["Age"] = titanic["Age"].fillna(titanic["Age"].median())
# 性别男： 用0替代
titanic.loc[titanic["Sex"] == "male", "Sex"] = 0
# 性别女： 用1替代
titanic.loc[titanic["Sex"] == "female", "Sex"] = 1
titanic["Embarked"] = titanic["Embarked"].fillna("S")
titanic.loc[titanic["Embarked"] == "S", "Embarked"] = 0
titanic.loc[titanic["Embarked"] == "C", "Embarked"] = 1
titanic.loc[titanic["Embarked"] == "Q", "Embarked"] = 2
titanic["Fare"] = titanic["Fare"].fillna(titanic["Fare"].median())
return titanic
train_data = harmonize_data(train)
上面的代码是对原始数据进行清洗，填补缺失数据， 把string类型数据转化成int数据
下面的工作，我们开始划分训练数据和测试数据，总的数据有891个，我们用600个训练数据集，剩下的291个作为测试数据集。
# 列出对生存结果有影响的字段
predictors = ["Pclass", "Sex", "Age", "SibSp", "Parch", "Fare", "Embarked"]
# 存放不同参数取值，以及对应的精度，每一个元素都是一个三元组(a, b, c)
results = []
# 最小叶子结点的参数取值
sample_leaf_options = list(range(1, 500, 3))
# 决策树个数参数取值
n_estimators_options = list(range(1, 1000, 5))
groud_truth = train_data['Survived'][601:]
for leaf_size in sample_leaf_options:
for n_estimators_size in n_estimators_options:
alg = RandomForestClassifier(min_samples_leaf=leaf_size, n_estimators=n_estimators_size, random_state=50)
alg.fit(train_data[predictors][:600], train_data['Survived'][:600])
predict = alg.predict(train_data[predictors][601:])
# 用一个三元组，分别记录当前的 min_samples_leaf，n_estimators， 和在测试数据集上的精度
results.append((leaf_size, n_estimators_size, (groud_truth == predict).mean()))
# 真实结果和预测结果进行比较，计算准确率
print((groud_truth == predict).mean())
# 打印精度最大的那一个三元组
print(max(results, key=lambda x: x[2]))
总的来说，调参对随机森林来说，不会发生很大的波动，相比神经网络来说，随机森林即使使用默认的参数，也可以达到良好的结果。在我们的例子中，通过粗略的调参，可以在测试集上达到84%的预测准确率，我觉得效果应该出乎我的意料吧。
附上全部代码：
__author__ = 'Administrator'
import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
train = pd.read_csv("E:/train.csv", dtype={"Age": np.float64},)
def harmonize_data(titanic):
# 填充空数据 和 把string数据转成integer表示
titanic["Age"] = titanic["Age"].fillna(titanic["Age"].median())
titanic.loc[titanic["Sex"] == "male", "Sex"] = 0
titanic.loc[titanic["Sex"] == "female", "Sex"] = 1
titanic["Embarked"] = titanic["Embarked"].fillna("S")
titanic.loc[titanic["Embarked"] == "S", "Embarked"] = 0
titanic.loc[titanic["Embarked"] == "C", "Embarked"] = 1
titanic.loc[titanic["Embarked"] == "Q", "Embarked"] = 2
titanic["Fare"] = titanic["Fare"].fillna(titanic["Fare"].median())
return titanic
train_data = harmonize_data(train)
predictors = ["Pclass", "Sex", "Age", "SibSp", "Parch", "Fare", "Embarked"]
results = []
sample_leaf_options = list(range(1, 500, 3))
n_estimators_options = list(range(1, 1000, 5))
groud_truth = train_data['Survived'][601:]
for leaf_size in sample_leaf_options:
for n_estimators_size in n_estimators_options:
alg = RandomForestClassifier(min_samples_leaf=leaf_size, n_estimators=n_estimators_size, random_state=50)
alg.fit(train_data[predictors][:600], train_data['Survived'][:600])
predict = alg.predict(train_data[predictors][601:])
# 用一个三元组，分别记录当前的 min_samples_leaf，n_estimators， 和在测试数据集上的精度
results.append((leaf_size, n_estimators_size, (groud_truth == predict).mean()))
# 真实结果和预测结果进行比较，计算准确率
print((groud_truth == predict).mean())
# 打印精度最大的那一个三元组
print(max(results, key=lambda x: x[2]))
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