RandomForestClassifier

随机森林是非常具有代表性的Bagging集成算法，它的所有基评估器都是决策树，分类树组成的森林就叫做随机森
林分类器，回归树所集成的森林就叫做随机森林回归器。这一节主要讲解RandomForestClassifier，随机森林分类
器。

class sklearn.ensemble.RandomForestClassifier (n_estimators=’10’, criterion=’gini’, max_depth=None,
min_samples_split=2, min_samples_leaf=1, min_weight_fraction_leaf=0.0, max_features=’auto’,
max_leaf_nodes=None, min_impurity_decrease=0.0, min_impurity_split=None, bootstrap=True, oob_score=False,
n_jobs=None, random_state=None, verbose=0, warm_start=False, class_weight=None)

一、重要参数( RandomForestClassifier)分类

1.1、n_estimators

这是森林中树木的数量，即基评估器的数量。这个参数对随机森林模型的精确性影响是单调的，n_estimators越
大，模型的效果往往越好。但是相应的，任何模型都有决策边界，n_estimators达到一定的程度之后，随机森林的
精确性往往不在上升或开始波动，并且，n_estimators越大，需要的计算量和内存也越大，训练的时间也会越来越
长。对于这个参数，我们是渴望在训练难度和模型效果之间取得平衡。

2.1、random_state

随机森林的本质是一种装袋集成算法（bagging），装袋集成算法是对基评估器的预测结果进行平均或用多数表决
原则来决定集成评估器的结果。在刚才的红酒例子中，我们建立了25棵树，对任何一个样本而言，平均或多数表决
原则下，当且仅当有13棵以上的树判断错误的时候，随机森林才会判断错误。单独一棵决策树对红酒数据集的分类
准确率在0.85上下浮动，假设一棵树判断错误的可能性为0.2(ε)，那20棵树以上都判断错误的可能性是

import numpy as np
from scipy.special import comb
np.array([comb(25,i)*(0.2**i)*((1-0.2)**(25-i)) for i in range(13,26)]).sum()

随机森林中其实也有random_state，用法和分类树中相似，只不过在分类树中，一个random_state只控制生成一
棵树，而随机森林中的random_state控制的是生成森林的模式，而非让一个森林中只有一棵树。

import numpy as np
from scipy.special import comb
np.array([comb(25,i)*(0.2**i)*((1-0.2)**(25-i)) for i in range(13,26)]).sum()
rfc = RandomForestClassifier(n_estimators=20,random_state=2)
rfc = rfc.fit(Xtrain, Ytrain) #随机森林的重要属性之一：estimators，查看森林中树的状况
rfc.estimators_[0].random_state
for i in range(len(rfc.estimators_)):
    print(rfc.estimators_[i].random_state)

2.2 bootstrap & oob_score

要让基分类器尽量都不一样，一种很容易理解的方法是使用不同的训练集来进行训练，而袋装法正是通过有放回的
随机抽样技术来形成不同的训练数据，bootstrap就是用来控制抽样技术的参数。
bootstrap参数默认True，代表采用这种有放回的随机抽样技术

#无需划分训练集和测试集
rfc = RandomForestClassifier(n_estimators=25,oob_score=True)
rfc = rfc.fit(wine.data,wine.target) #重要属性oob_score_
rfc.oob_score_

三、重要属性和接口

至此，我们已经讲完了所有随机森林中的重要参数，为大家复习了一下决策树的参数，并通过n_estimators，

random_state，boostrap和oob_score这四个参数帮助大家了解了袋装法的基本流程和重要概念。同时，我们还

介绍了.estimators_ 和 .oob_score_ 这两个重要属性。除了这两个属性之外，作为树模型的集成算法，随机森林
自然也有.feature_importances_这个属性。

随机森林的接口与决策树完全一致，因此依然有四个常用接口：apply, fit, predict和score。除此之外，还需要注
意随机森林的predict_proba接口，这个接口返回每个测试样本对应的被分到每一类标签的概率，标签有几个分类
就返回几个概率。如果是二分类问题，则predict_proba返回的数值大于0.5的，被分为1，小于0.5的，被分为0。
传统的随机森林是利用袋装法中的规则，平均或少数服从多数来决定集成的结果，而sklearn中的随机森林是平均
每个样本对应的predict_proba返回的概率，得到一个平均概率，从而决定测试样本的分类

#大家可以分别取尝试一下这些属性和接口
rfc = RandomForestClassifier(n_estimators=25)
rfc = rfc.fit(Xtrain, Ytrain)
rfc.score(Xtest,Ytest)
rfc.feature_importances_
rfc.apply(Xtest)
rfc.predict(Xtest)
rfc.predict_proba(Xtest)

四、Bonus:Bagging的另一个必要条件

之前我们说过，在使用袋装法时要求基评估器要尽量独立。其实，袋装法还有另一个必要条件：基分类器的判断准
确率至少要超过随机分类器，即时说，基分类器的判断准确率至少要超过50%。之前我们已经展示过随机森林的准
确率公式，基于这个公式，我们画出了基分类器的误差率ε和随机森林的误差率之间的图像。大家可以自己运行一下这段代码，看看图像呈现什么样的分布

import numpy as np
x = np.linspace(0,1,20) y = []
for epsilon in np.linspace(0,1,20):
    E = np.array([comb(25,i)*(epsilon**i)*((1-epsilon)**(25-i)) 
                  for i in range(13,26)]).sum()
    y.append(E)
plt.plot(x,y,"o-",label="when estimators are different")
plt.plot(x,x,"--",color="red",label="if all estimators are same")
plt.xlabel("individual estimator's error")
plt.ylabel("RandomForest's error")
plt.legend()
plt.show()