随机森林多分类python代码，随机森林实现多分类

特征筛选(随机森林)

一般情况下，数据集的特征成百上千，因此有必要从中选取对结果影响较大的特征来进行进一步建模，相关的方法有：主成分分析、lasso等，这里我们介绍的是通过随机森林来进行筛选。

集成学习模型的一大特点是可以输出特征重要性，特征重要性能够在一定程度上辅助我们对特征进行筛选，从而使得模型的鲁棒性更好。

）随机对袋外数据OOB所有样本的特征X加入噪声干扰（可以随机改变样本在特征X处的值），再次计算袋外数据误差，记为errOOB2。3）假设森林中有N棵树，则特征X的重要性=∑（errOOB2-errOOB1）/N。

好了，这样一来随机森林就训练好了，其中已经把特征的重要性评估也做好了，我们拿出来看下。输出的结果为 对的就是这么方便。

随机森林的原理是先在每个决策树中随机选择特征、特征值对数据进行划分，然后每棵决策树给出预测结果，最后通过投票结果确定最终的预测结果。优点是算法稳定，预测准确，而且可以处理缺失值，计算结果可解释性强。

相关问答

Q1: 数据挖掘实战之随机森林算法使用

1、随机森林是一个用随机方式建立的，包含多个决策树的分类器。其输出的类别是由各个树输出的类别的众数而定。

2、随机森林算法是基于决策树的集成学习算法，其核心思想是将多个决策树集合起来，以求取最优解。

3、随机森林算法是基于自助法（bootstrap）和随机采样（random sampling）的一种集成学习方法。在随机森林中，每个决策树都是基于从原始数据集中有放回地抽取一部分样本进行训练得到的。

Q2: python随机森林分类模型,测试集和训练集的样本数没有准确按照70%和30%...

进行比例划分的时候 从 int 型 转化为了 float 型， float型总是会有微小的误差的，这个不是大问题。比如你输入 1- 0.9 ， 可能返回 0.1， 也可能返回0.09999999 或者 0.100000000001 ， 这是计算机存储机制导致的。

分为训练集、测试集。通常将数据集的70%划分为训练集，30%为测试集。另外需要注意对于具有时序性的数据集，需要按照时间划分。

一般来说，测试样本比例越小，结果就越好。因为训练样本比例大，包含的数据信息就越多。一般测试样本所占比例为1/3-2/3之间为宜，不然参考价值较低。

按照测试集30%，训练集70%的比例划分数据集，并使用随机森林算法，建立模型。该模型测试集预测准确率为：accuracy=799 对于随机森林算法，可以查看在这个模型中，每个特征的重要程度。

【样本量】 相对于一般的Bagging算法，RF会选择采集和训练集样本数N一样个数的样本。、 【特点】 由于随机性，对于降低模型的方差很有作用，故随机森林一般不需要额外剪枝，即可以取得较好的泛化能力和抗拟合能力(Low Variance)。

按照测试集30%，训练集70%的比例划分数据集，并使用随机森林算法，建立模型。 该模型测试集预测准确率为：accuracy=799% 对于随机森林算法，可以查看在这个模型中，每个特征的重要程度。

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