多项式特征随机森林分类器 - Python

随机森林是一个受到广泛应用的机器学习算法，它是一种集成方法，通过组合多个决策树来进行分类或回归。这种算法有很好的拟合能力，分类准确率高，而且对于多维数据集效果也很好。

多项式特征是一种常用的特征工程方法，它可以把原始数据的特征转化为高阶的多项式特征，从而增强了模型的拟合能力。这种技术也可以用于提高随机森林分类器的分类准确率。

在Python中，使用多项式特征随机森林分类器可以通过sklearn库来实现。

首先，需要导入所需模块：

from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.preprocessing import PolynomialFeatures

然后，准备数据集和目标值：

X = [[0, 0], [1, 1], [2, 2], [3, 3]]
Y = [0, 0, 1, 1]

接下来，使用PolynomialFeatures来把特征转化为二次项：

poly = PolynomialFeatures(2)
X_poly = poly.fit_transform(X)

最后，使用RandomForestClassifier来训练模型，并进行预测：

clf = RandomForestClassifier()
clf.fit(X_poly, Y)
clf.predict(poly.fit_transform([[4, 4]]))

以上就是使用多项式特征随机森林分类器的基本流程。值得注意的是，多项式特征的阶数可以通过PolynomialFeatures的参数degree控制，随机森林的决策树数量和深度等参数也可以进行自定义。