随机森林分类
算法是一种基于集成学习（ensemble learning）的机器学习算法，
它的基本原理是通过对多个决策树的预测结果进行平均或投票，以产生最终的分类结果。

随机森林算法可用于
回归
和
分类
问题。
关于随机森林算法在
回归问题
上的应用可参考：
TODO

随机森林分类
算法可以应用于各种需要进行分类或预测的问题，如
垃圾邮件识别
、
信用卡欺诈检测
、
疾病预测
等，
它也可以与其他机器学习算法进行结合，以进一步提高预测准确率。

1. 算法概述

随机森林
的基本原理是构建多棵决策树，每棵树都是基于原始训练数据的一个随机子集进行训练。在构建每棵树时，算法会随机选择一部分特征进行考虑，而不是考虑所有的特征。

然后，对于一个新的输入样本，每棵树都会进行分类预测，并将预测结果提交给“森林”进行最终的分类决策。
一般来说，森林会选择出现次数最多的类别作为最终的分类结果。

理论上来看，
随机森林分类
应该比
决策树分类
有更加好的准确度，特别是在高维度的数据情况下。

2. 创建样本数据

为了后面比较随机森林分类算法和决策树算法的准确性，创建分类多一些（8个分类标签）的样本数据。

import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.datasets import make_classification

# 分类数据的样本生成器
X, y = make_classification(
    n_samples=1000, n_classes=8, n_clusters_per_class=2, n_informative=6
)
plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], marker="o", c=y, s=25)

plt.show()

3. 模型训练

首先，分割
训练集
和
测试集
。

from sklearn.model_selection import train_test_split

# 分割训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.1)

这次按照
9:1的比例
来划分训练集和测试集。

用
决策树分类
模型来训练数据：

from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier

reg_names = [
    "ID3算法",
    "C4.5算法",
    "CART算法",
]

# 定义
regs = [
    DecisionTreeClassifier(criterion="entropy"),
    DecisionTreeClassifier(criterion="log_loss"),
    DecisionTreeClassifier(criterion="gini"),
]

# 训练模型
for reg in regs:
    reg.fit(X_train, y_train)

# 在测试集上进行预测
y_preds = []
for reg in regs:
    y_pred = reg.predict(X_test)
    y_preds.append(y_pred)

for i in range(len(y_preds)):
    correct_pred = np.sum(y_preds[i] == y_test)
    print("决策树【{}】 预测正确率：{:.2f}%".format(reg_names[i], correct_pred / len(y_pred) * 100))

# 运行结果
决策树【ID3算法】 预测正确率：43.00%
决策树【C4.5算法】 预测正确率：42.00%
决策树【CART算法】 预测正确率：42.00%

用
随机森林分类
模型来训练数据：

from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier

reg_names = [
    "ID3算法",
    "C4.5算法",
    "CART算法",
]

# 定义
regs = [
    RandomForestClassifier(criterion="entropy"),
    RandomForestClassifier(criterion="log_loss"),
    RandomForestClassifier(criterion="gini"),
]

# 训练模型
for reg in regs:
    reg.fit(X_train, y_train)

# 在测试集上进行预测
y_preds = []
for reg in regs:
    y_pred = reg.predict(X_test)
    y_preds.append(y_pred)

for i in range(len(y_preds)):
    correct_pred = np.sum(y_preds[i] == y_test)
    print("随机森林【{}】 预测正确率：{:.2f}%".format(reg_names[i], correct_pred / len(y_pred) * 100))

# 运行结果
随机森林【ID3算法】 预测正确率：64.00%
随机森林【C4.5算法】 预测正确率：63.00%
随机森林【CART算法】 预测正确率：69.00%

可以看出，
随机森林分类
的准确性确实比
决策树分类
提高了。
不过，运行过程中也可以发现，
随机森林
的训练时间会比
决策树
长一些。

4. 总结

随机森林分类
算法的优势在于：

1. 抗过拟合能力强
   ：由于采用随机选择特征的方式，可以有效地避免过拟合问题。
2. 泛化能力强
   ：通过对多个决策树的结果进行投票或平均，可以获得更好的泛化性能。
3. 对数据特征的选取
   具有指导性
   ：在构建决策树时会对特征进行选择，这可以为后续的特征选择提供指导。
4. 适用于
   大规模数据集
   ：可以有效地处理大规模数据集，并且训练速度相对较快。

当然，
随机森林分类
算法也存在一些劣势：

1. 需要大量的内存和计算资源
   ：由于需要构建多个决策树，因此需要更多的内存和计算资源。
2. 需要调整参数
   ：性能很大程度上取决于参数的设置，如树的数量、每个节点的最小样本数等，这些参数的设置需要一定的经验和实验。
3. 对新样本的预测性能不稳定
   ：由于是通过投票或平均多个决策树的结果来进行预测，因此对新样本的预测性能可能会受到影响。