Scikit学习-随机决策树

随机决策树(Randomized Decision Trees)是一种基于决策树的集成学习方法，它可以通过随机选择特征子集来减小特征的影响，防止过拟合，同时还可以提高决策树的多样性，进而提高模型的鲁棒性和泛化性能。

Scikit-learn是一个Python库，提供了丰富的机器学习算法和工具，其中包括了随机决策树模型。在这里我们将介绍如何使用Scikit-learn进行随机决策树建模。

安装

首先，需要安装Scikit-learn库。如果你的Python环境已经安装好了pip包管理工具，你可以通过以下命令来安装Scikit-learn:

pip install -U scikit-learn

如果你使用anaconda管理你的Python环境，你可以通过以下命令来安装Scikit-learn:

conda install scikit-learn

使用方法

下面，我们给出一个使用Scikit-learn实现随机决策树的样例代码。

from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.model_selection import train_test_split

# 加载鸢尾花数据集
iris = load_iris()
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(iris.data, iris.target, test_size=0.3)
# 创建随机决策树分类器
rf = RandomForestClassifier(n_estimators=100, max_features='sqrt')
# 训练模型
rf.fit(X_train, y_train)
# 预测
y_pred = rf.predict(X_test)
# 测试准确率
accuracy = rf.score(X_test, y_test)
print('Accuracy:',accuracy)

上述程序通过调用 Scikit-learn 的 RandomForestClassifier 类，创建一个随机决策树分类器。其中，n_estimators参数指定决策树的数量，max_features参数指定每个决策树使用的特征数量，一般取sqrt(p)，p为全部特征数量。

接下来，我们将加载鸢尾花数据集，分割成训练集和测试集，并利用训练集拟合模型。最后，通过测试集的预测结果测算出准确率。

总结

本文介绍了随机决策树的原理和Scikit-learn库中随机决策树的使用方法。在应用中，可以通过适当调整决策树数量、预测期望等超参数，减少模型的过拟合和提高模型的泛化性能。