RandomForestRegressor中文叫做随机森林回归模型，是一种常用的集成模型。
2018年8月27日笔记
sklearn官方英文用户使用指南：https://sklearn.org/user_guide.html
sklearn翻译中文用户使用指南：http://sklearn.apachecn.org/cn/0.19.0/user_guide.html
本文使用的数据集是波士顿房价数据集，可以使用sklearn,datasets库中的load_boston方法直接获取数据。
0.打开jupyter notebook
不知道怎么打开jupyter notebook的朋友请查看我的入门指南文章：https://www.jianshu.com/p/bb0812a70246
1.准备数据
阅读此篇文章的基础是已经阅读了作者的上一篇文章《基于LinearRegression的波士顿房价预测》。
文章链接：https://www.jianshu.com/p/f828eae005a1
加载数据集中的预测目标值。
from sklearn.datasets import load_boston
y = load_boston().target
如果阅读过上一篇文章，读者应该知道特征提取后的数据处理主要是对数据进行分箱，从而产生新的字段。
将数据处理的过程封装成函数，代码如下：
def dataProcessing(df):
field_cut = {
'CRIM' : [0,10,20, 100],
'ZN' : [-1, 5, 18, 20, 40, 80, 86, 100],
'INDUS' : [-1, 7, 15, 23, 40],
'NOX' : [0, 0.51, 0.6, 0.7, 0.8, 1],
'RM' : [0, 4, 5, 6, 7, 8, 9],
'AGE' : [0, 60, 80, 100],
'DIS' : [0, 2, 6, 14],
'RAD' : [0, 5, 10, 25],
'TAX' : [0, 200, 400, 500, 800],
'PTRATIO' : [0, 14, 20, 23],
'B' : [0, 100, 350, 450],
'LSTAT' : [0, 5, 10, 20, 40]
}
df = df[load_boston().feature_names].copy()
cut_df = pd.DataFrame()
for field in field_cut.keys():
cut_series = pd.cut(df[field], field_cut[field], right=True)
onehot_df = pd.get_dummies(cut_series, prefix=field)
cut_df = pd.concat([cut_df, onehot_df], axis=1)
new_df = pd.concat([df, cut_df], axis=1)
return new_df
调用函数dataProcessing形成新的特征矩阵，代码如下：
import pandas as pd
df = pd.DataFrame(load_boston().data, columns=load_boston().feature_names)
new_df = dataProcessing(df)
print(new_df.columns)
new_df.head()
上面一段代码的运行结果如下图所示：
提取特征后的特征矩阵.png
将特征处理后的特征矩阵赋值给变量X，代码如下：
X = new_df.values
2.清除异常值
波士顿房价预测是kaggle网站上2016年的比赛。
网上有资料显示有部分预测目标异常值为50，所以我们删除具有此异常值的样本。
代码如下：
X = new_df.values
y = load_boston().target
print(X.shape)
X = X[y!=50]
y = y[y!=50]
print(X.shape)
上面一段代码的运行结果如下图所示：
image.png
从上图中可以看出，特征矩阵X的行数由506变成了490。
3.决策树回归模型
使用决策树回归模型做回归预测，并使用交叉验证查看模型得分。
调用sklearn.tree库的DecisionTreeRegressor方法实例化模型对象。
调用sklearn.model_selection库的KFold方法实例化交叉验证对象。
调用sklearn.model_selection库的cross_val_score方法做交叉验证。
cross_val_score方法需要4个参数，第1个参数是模型对象，第2个参数是特征矩阵X，第3个参数是预测目标值y，第4个关键字参数cv可以为整数或者交叉验证对象，此处因为样本数只有506个，所以得指定交叉验证对象，而且实例化交叉验证对象的时候，必须设置关键字参数shuffle=True，如果不进行设置，会发生严重的错误，读者可以自己尝试一下。
从官方文档查看cross_val_score方法如何使用的链接：http://sklearn.apachecn.org/cn/0.19.0/modules/generated/sklearn.model_selection.cross_val_score.html#sklearn.model_selection.cross_val_score
调用决策树回归模型的代码如下：
from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor
from sklearn.model_selection import KFold
from sklearn.model_selection import cross_val_score
randomForest_model = RandomForestRegressor()
kf = KFold(n_splits=5, shuffle=True)
score_ndarray = cross_val_score(randomForest_model, X, y, cv=kf)
print(score_ndarray)
print(score_ndarray.mean())
上面一段代码的运行结果如下：
[0.72204027 0.74381333 0.78099897 0.74281036 0.71886066]
0.741704717235011
4.随机森林回归模型
使用随机森林回归模型做回归预测，并使用交叉验证查看模型得分。
调用sklearn.ensemble库的RandonForestRegressor方法实例化模型对象。
调用sklearn.model_selection库的KFold方法实例化交叉验证对象。
调用sklearn.model_selection库的cross_val_score方法做交叉验证。
随机森林回归模型的代码如下：
from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor
from sklearn.model_selection import KFold
from sklearn.model_selection import cross_val_score
randomForest_model = RandomForestRegressor()
kf = KFold(n_splits=5, shuffle=True)
score_ndarray = cross_val_score(randomForest_model, X, y, cv=kf)
print(score_ndarray)
print(score_ndarray.mean())
上面一段代码的运行结果如下：
[0.86489282 0.8010495 0.85862078 0.85851694 0.86895527]
0.8504070609409359
5.结论
随机森林是多个决策树融合的集成模型，按照常理肯定会比单个决策树效果好。
使用随机森林回归模型可以取得较好的回归效果，比使用单个决策树回归模型提升了11%左右的准确率。
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