人工智能直通车系列16【机器学习基础】（随机森林算法原理）

人工智能直通车系列正在连载更新中，更新的内容包括Python 基础与数学基础、机器学习基础、深度学习基础、完整学习资料以及详细解释代码示例，关注我，持续学习。

浪九天

920人浏览 · 2025-03-12 11:28:46

浪九天 · 2025-03-12 11:28:46 发布

随机森林（Random Forest）是一种强大的集成学习算法，它基于多个决策树的组合来进行预测，广泛应用于分类和回归问题。下面为你详细解释其原理，并给出相应的场景代码示例：

随机森林算法原理

样本随机抽样（Bootstrap 抽样）：
从原始训练数据集中有放回地随机抽取与原始数据集相同数量的样本，组成一个新的训练集。由于是有放回抽样，某些样本可能会在新训练集中出现多次，而有些样本可能不会出现。这样生成的多个训练集之间存在差异，为构建不同的决策树提供了基础。
特征随机选择：
在构建每棵决策树的每个节点时，从所有特征中随机选择一个特征子集，然后在这个子集中选择最优的特征进行节点分裂。例如，若原始数据集有 $M$ 个特征，通常会选择一个远小于 $M$ 的数 $m$ （如 $\sqrt{M}$ ）作为每次随机选择的特征数量。这种方式增加了决策树之间的多样性。
决策树的构建：
利用上述抽样得到的训练集和特征子集，分别构建多棵决策树。每棵决策树的构建过程与传统决策树类似，如使用 ID3、C4.5 或 CART 算法来确定节点的分裂规则，但由于样本和特征的随机性，每棵树的结构和决策边界都会有所不同。
森林的集成
- 多棵树的训练：重复上述步骤，构建大量的决策树，这些决策树之间是相互独立的。每棵树都基于不同的自助样本集和不同的特征子集进行训练，从而使得每棵树具有一定的差异性。
- 综合决策：对于分类任务，通常采用投票法，即每棵决策树对测试样本进行分类预测，得到一个类别结果，最后统计所有决策树预测结果中出现次数最多的类别，作为随机森林的最终预测结果。对于回归任务，一般采用平均法，将所有决策树对测试样本的预测值进行平均，得到随机森林的最终预测值。
预测与集成：
- 分类问题：对于一个新的样本，每棵决策树都会给出一个分类预测结果，随机森林通过投票的方式，选择得票最多的类别作为最终预测结果。
- 回归问题：每棵决策树对新样本进行预测后，随机森林将所有决策树的预测值进行平均，得到最终的预测结果。

算法优点

降低过拟合风险：由于每棵树的训练样本和特征选择都具有随机性，使得不同的树之间具有一定的差异，组合多个这样的树可以减少模型对训练数据的过拟合，提高模型的泛化能力。
处理高维数据：无需对数据进行特征选择，能够自动处理特征之间的交互作用，对高维数据有很好的适应性。
鲁棒性强：对数据中的噪声和异常值具有较好的容忍度，不容易受到个别数据点的影响。

运用场景

客户流失预测：在电信、互联网等行业，企业需要预测哪些客户可能会流失。可以收集客户的各种信息，如使用时长、消费金额、套餐类型、客服投诉次数等作为特征，以客户是否流失作为目标变量。利用随机森林算法建立模型，通过分析这些特征来预测客户是否有流失的风险，企业可以针对高风险客户采取相应的营销策略，如提供优惠活动、个性化服务等，以提高客户满意度和忠诚度。
图像识别：在图像识别领域，将图像的各种特征，如颜色特征、纹理特征、形状特征等作为输入，将图像所属的类别作为目标输出。随机森林可以对这些特征进行学习和分析，通过多棵决策树的综合判断，对输入的图像进行分类，识别出图像中的物体是猫、狗、汽车还是其他物体等。
金融风险评估：在金融领域，用于评估贷款申请人的信用风险或投资项目的风险等级等。以申请人的年龄、收入、负债情况、信用记录等作为特征，以违约风险等级或投资风险等级作为目标变量。随机森林模型可以根据这些特征来评估风险水平，帮助金融机构做出合理的贷款决策或投资决策，降低坏账率和投资损失。

场景代码示例

下面以鸢尾花数据集的分类任务为例，使用 Python 的 scikit-learn 库来实现随机森林算法：

import numpy as np
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import accuracy_score

# 加载鸢尾花数据集
iris = load_iris()
X = iris.data
y = iris.target

# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 创建随机森林分类器
rf = RandomForestClassifier(n_estimators=100, random_state=42)
# n_estimators表示决策树的数量，这里设置为100

# 训练模型
rf.fit(X_train, y_train)

# 进行预测
y_pred = rf.predict(X_test)

# 评估模型性能
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print(f"随机森林模型的准确率: {accuracy}")

在上述代码中：