随机森林分类器的超参数

一种强大的机器学习技术，称为随机森林分类器，将许多决策树的优势整合起来，产生精确的预测。要充分利用这个算法，必须理解并调整其超参数。本文将介绍随机森林分类器中超参数的世界，探讨它们的重要性，并提供优化它们以提高模型效率的技巧。

什么是超参数

超参数是在训练模型之前设置机器学习算法的选项。超参数是由软件工程师或数据科学家预先定义的决策，而不是在训练过程中发现的设置。这些决策会影响算法的工作和行为。

随机森林分类器中的超参数

• 1 N_estimators − 超参数 n_estimators 控制随机森林中存在多少个决策树。通过添加更多的树可以提高模型的性能，但会加快训练时间。相反，如果使用的树不足，可能会发生欠拟合。根据数据集的数量和复杂性，最佳值会有所变化。

• criterion − 评估每个决策树的分裂质量的标准超参数。 “Gini” 和 “entropy” 是两种经常使用的标准。熵评估目标类别的不纯度或不稳定性，而基尼不纯度则衡量不正确地识别随机选择的数据点的可能性。建议尝试两种可能性，因为选择这两个标准之间的决策可能会影响模型的性能。

• max_depth − 随机森林中的每个决策树都有一个由 max_depth 超参数确定的深度上限。通过更深的树可以学习到更复杂的结构，但也更容易过拟合。另一方面，浅树可能无法捕捉数据中的复杂关系，但不容易过拟合。通过调整这个超参数，创造一个平衡，避免树过大或过浅。

• min_samples_split 和 min_samples_leaf − 这些超参数分别指定了在节点内部划分所需的最小样本量和成为叶节点所需的最小样本量。可以通过更改这些参数来调整树的生长并避免过拟合。提高这些设置可能导致树更短，但以欠拟合为代价。需要进行探索和考虑以确定理想值以及数据集的大小和复杂性。

• max_features − max_features 超参数控制每个决策树中每次分裂考虑的特征数量。较大的数字允许使用更多特征，从而捕捉更多的信息，但也可能导致更复杂的计算。根据所分析的信息，可以使用特征总数的平方根的倒数或指数作为合适的值。

• Bootstrap − Bootstrap 超参数控制随机森林是否使用自助法（有放回抽样）构建每个决策树。默认情况下，它设置为True，表示使用训练数据的随机选择部分来构建每个树。如果将其设置为False，则禁用自助法，使用整个数据集来训练框架。可以通过测试两种方法来找出哪种方法产生更好的结果。

超参数优化技术

• 网格搜索 − 网格搜索涉及定义一组超参数值的网格，以系统地进行检查。然后评估模型的有效性，并使用每组超参数进行对比。尽管在计算较大的因素空间时会很昂贵，但这种方法有助于确定理想的超参数集合。

• 随机搜索 − 这种方法从预定的搜索空间中随机选择超参数组合。相对于网格搜索，它更加灵活和有效，因为它可以聚焦在超参数空间中有前景的区域。此外，通过仅查看较小比例的可能超参数组合，随机搜索降低了计算成本。

• 贝叶斯优化 − 在一种更复杂的技术中，称为贝叶斯优化，使用概率模型对具有不同超参数设置的算法操作进行建模。根据先前的发现，它在下一步评估哪组超参数上做出智能决策，以快速定位理想的配置。当搜索空间庞大且复杂时，贝叶斯优化特别有帮助。

• 集成方法 − 使用集成方法是超参数优化的另一种策略。集成方法包括使用不同超参数设置训练多个模型并集成它们的预测，而不是仅依赖于单个超参数组合。为了有效地集成模型并提高整体性能，可以使用诸如装袋法、提升法或堆叠法等策略。

结论

要使随机森林分类器发挥最佳作用，关键是调整超参数。通过精心选择和微调超参数，我们可以增加模型识别复杂模式的能力，防止过拟合，并促进泛化。可以使用基于网格、随机搜索、贝叶斯优化和集成技术等有效策略来找到最佳的超参数设置。然而，为了平衡超参数调整和处理能力，有必要考虑数据量和数据库的复杂性。通过充分优化的随机森林分类器，我们可以在各种需要机器学习的任务中产生精确可靠的预测。