吳興惠 周玉萍 邢?；?/p>

摘要：集成學(xué)習(xí)是多分類器學(xué)習(xí)系統(tǒng)。而隨機(jī)森林是一個包含多個決策樹的分類器，是一種基于Bagging的集成學(xué)習(xí)方法。隨機(jī)森林具有預(yù)測準(zhǔn)確率、不容易出現(xiàn)過擬合的特點，在很多領(lǐng)域都有所應(yīng)用。本文主要利用隨機(jī)森林算法對心臟病數(shù)據(jù)集建立了分類預(yù)測模型，實驗結(jié)果表明，隨機(jī)森林算法在預(yù)測性能上超過了決策樹和邏輯回歸分類算法，并通過繪制ROC曲線對四種模型進(jìn)行了對比。

關(guān)鍵詞：集成學(xué)習(xí);隨機(jī)森林;預(yù)測

中圖分類號：TP181 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A

文章編號：1009-3044（2020）21-0026-02

開放科學(xué)（資源服務(wù)）標(biāo)識碼（OSID）：

數(shù)據(jù)挖掘的一個重要領(lǐng)域是數(shù)據(jù)分類，對數(shù)據(jù)進(jìn)行分類和預(yù)測是當(dāng)前比較熱門的研究。機(jī)器學(xué)習(xí)中的分類算法屬于有監(jiān)督學(xué)習(xí)，常用的分類算法有決策樹、貝葉斯、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、支持向量機(jī)、隨機(jī)森林等。集成學(xué)習(xí)是多分類器學(xué)習(xí)系統(tǒng)。而隨機(jī)森林是一個包含多個決策樹的分類器，是一種基于Bagging的集成學(xué)習(xí)方法。它包含多個決策樹，并且它的輸出類別由所有樹輸出的類別的眾數(shù)而定。由于它具有預(yù)測準(zhǔn)確率、不容易出現(xiàn)過擬合的特點，在很多領(lǐng)域都有所應(yīng)用。隨機(jī)森林在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域、經(jīng)濟(jì)學(xué)、刑偵領(lǐng)域和模式識別領(lǐng)域取得了較好的效果。本文基于一個心臟病數(shù)據(jù)集，利用隨機(jī)森林算法建立分類模型，并將建立的模型與決策樹和邏輯回歸模型進(jìn)行對比，并通過數(shù)據(jù)繪制了各自模型的ROC曲線。結(jié)果表明，在對數(shù)據(jù)分類效果上看，隨機(jī)森林在預(yù)測性能上的效果要比決策樹和邏輯回歸模型的效果要強(qiáng)些。

1 隨機(jī)森林算法

隨機(jī)森林[1]是一種組合方法，由許多的決策樹組成，對于每一顆決策樹，隨機(jī)森林采用的是有放回的對N個樣本分N次隨機(jī)取出N個樣本，即這些決策樹的形成采用了隨機(jī)的方法，因此也叫作隨機(jī)決策樹。隨機(jī)森林中的樹之間是沒有關(guān)聯(lián)的。當(dāng)測試數(shù)據(jù)進(jìn)入隨機(jī)森林時，其實就是讓每一顆決策樹分別進(jìn)行分類，最后取所有決策樹中分類多的那類為最終的結(jié)果。隨機(jī)森林算法如圖1所示。

1.1集成學(xué)習(xí)

集成學(xué)習(xí)也稱為多分類器學(xué)習(xí)系統(tǒng)，它是結(jié)合多個分類學(xué)習(xí)器來完成學(xué)習(xí)任務(wù)來構(gòu)建的。弱模型以得到一個預(yù)測效果好的強(qiáng)模型。對于分類問題就是指采用多個分類器對數(shù)據(jù)集進(jìn)行它的一般結(jié)構(gòu)是將多個個體學(xué)習(xí)器結(jié)合起來，共同發(fā)揮作用。個體學(xué)習(xí)器是通過現(xiàn)有的學(xué)習(xí)算法來訓(xùn)練數(shù)據(jù)產(chǎn)生。集成學(xué)習(xí)方法可分為二種，一是個體學(xué)習(xí)器間存在強(qiáng)依賴關(guān)系，如AdaBoost算法。而另一種是個體學(xué)習(xí)器之間不存在強(qiáng)依賴關(guān)系，可以同時生成個體學(xué)習(xí)器的并行方法，如隨機(jī)森林算法。

1.2 隨機(jī)森林算法原理

隨機(jī)森林算法，包含分類和回歸問題，其算法流程如下：

1）假如有N個樣本，則有回放的隨機(jī)選擇N個樣本（每次隨機(jī)選擇一個樣本，然后返回繼續(xù)選擇）。這選擇好了的N個樣本用來訓(xùn)練一個決策樹，作為決策樹根節(jié)點處的樣本。

2）當(dāng)每個樣本有M個屬性時，在決策樹的每個節(jié)點需要分裂時，隨機(jī)從這M個屬性中選取出m個屬性，滿足條件m<

3）決策樹形成過程中，每個節(jié)點都要按照步驟2來分裂（很容易理解，如果下一次該節(jié)點選出來的那一個屬性是剛剛父節(jié)點分裂時用過的屬性，則該節(jié)點已經(jīng)達(dá)到了葉子節(jié)點，無須繼續(xù)分裂）。一直到不能再分裂為止，注意整個決策樹形成過程中沒有剪枝。

4）按步驟1-3建立大量決策樹，如此形成隨機(jī)森林。

從上邊的步驟可以看出，隨機(jī)森林每棵樹的訓(xùn)練樣本是隨機(jī)的，數(shù)中每個節(jié)點的分類屬性也是隨機(jī)選擇的，這2個隨機(jī)的選擇過程，保證了隨機(jī)森林不會產(chǎn)生過擬合現(xiàn)象。

2 數(shù)據(jù)處理

本文使用python語言實現(xiàn)了隨機(jī)森林算法的整個流程，數(shù)據(jù)集采用的是UCI數(shù)據(jù)集上心臟病數(shù)據(jù)，為了在此數(shù)據(jù)集上驗證隨機(jī)森林算法的有效性，使用隨機(jī)森林算法對該數(shù)據(jù)集進(jìn)行預(yù)測研究。

2.1 數(shù)據(jù)預(yù)處理

首先對本實驗中用到的心臟病數(shù)據(jù)集進(jìn)行預(yù)處理，對數(shù)據(jù)集中數(shù)據(jù)變量名、數(shù)值分布和缺失值情況等等有初步了解。本數(shù)據(jù)集有14個特征。對數(shù)據(jù)集中類別變量不是數(shù)值型的數(shù)據(jù)需要將類別型變量轉(zhuǎn)換為數(shù)值型變量。本文采用獨熱編碼為每個獨立值創(chuàng)建一個啞變量[2]。對特征中非連續(xù)型數(shù)值胸痛類型（cp）運(yùn)動高峰的坡度（slope），血液疾?。╰hal）三個分類型特征進(jìn)行啞變量處理。采用的是pandas對one-hot編碼的函數(shù)pd.get_dummies0。然后對數(shù)據(jù)集進(jìn)行分割，把數(shù)據(jù)切分為訓(xùn)練集和驗證集，使用train_test_split0函數(shù)，將25%的數(shù)據(jù)用于驗證。

X_train， X_test， y_train， y_test= train_test_split（X，y， test_sizr=0.25，trandom_state=6），并對切分后的數(shù)據(jù)用函數(shù)standardScaler.transform0進(jìn)行歸一化處理。

2.2 特征選擇

特征選擇是為了構(gòu)建模型而選擇相關(guān)特征（即屬性、指標(biāo)）子集的過程。指從數(shù)據(jù)集中已有的M個特征中選擇N個特征（M>N），也就是從原始特征中選擇出一些最有效特征以降低數(shù)據(jù)集維度的過程，最后使系統(tǒng)的指標(biāo)最優(yōu)化。本文使用隨機(jī)森林算法得到的特征變量重要性，通過特征變量比較圖對特征進(jìn)行排序，可以剔除不重要的特征。

由圖2可得出，thal_2（地中海貧血的血液疾?。?、oldpeak（相對于休息的運(yùn)動引起的ST值）與ca（血管數(shù)）這三個特征比其他特征重要性高。可以使用此方法來提取對模型重要的特征，剔除不重要的特征來提高模型的預(yù)測效果。

3 模型創(chuàng)建與評估

本實驗采用的是隨機(jī)森林算法對數(shù)據(jù)進(jìn)行建模，采用py-thon語言平臺Anaconda3實現(xiàn)。在模型訓(xùn)練中，對模型效果的驗證尋找合適的參數(shù)主要有K折交叉驗證、參數(shù)網(wǎng)格搜索以及訓(xùn)練集、驗證集和測試集的引入等方法。這里采用的是參數(shù)網(wǎng)格搜索法為模型尋找更優(yōu)的參數(shù)。在參數(shù)搜索過程中，主要使用的函數(shù)為GridSearchCVO。通過此方法，可以得到隨機(jī)森林如下的最優(yōu)參數(shù)：

n_estimators=500， max_leaf_nodes=16， random_state=666.oob_score=True，n_jobs=-l

為了更好地驗證隨機(jī)森林的模型性能，本文將邏輯回歸，KNN，決策樹作為對比模型，并通過F1指標(biāo)，混淆矩陣，精準(zhǔn)率和召回率曲線，繪制每個模型的ROC曲線進(jìn)行對比，用對比圖來對各個模型的效果進(jìn)行評估。采用ROC曲線下的面積（area un-dercurve.AUC）作為模型性能指標(biāo)，以下是實驗得到的精確度、F1-score及ROC曲線圖。

通過圖3中的幾種模型的ROC曲線比較中，可以得到，Lo-gistic Regression算法下的AUC值這0.8785，KNN下的AUC值為0.8739.DecisionTree算法下的AUC值為0.7527，RandomForest算法下的AUC值為0.9356。對于UCI心臟病數(shù)據(jù)集的分類效果來看，隨機(jī)森林的分類的效果更高些。

5 結(jié)論

本文對隨機(jī)森林算法在分類問題上的應(yīng)用進(jìn)行了研究，并且對UCI數(shù)據(jù)集上心臟病數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測，通過實驗驗證證明此算法有著很好的分類作用。下一步的研究工作是針對隨機(jī)森林算法的超參數(shù)調(diào)優(yōu)尋找更好的方法。

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【通聯(lián)編輯：唐一東】

收稿日期：2020-03-15

基金項目：海南省教育科學(xué)規(guī)劃課題：基于一種自學(xué)習(xí)分類算法的學(xué)生成績評價研究（ QJY20181071）;海南省高等學(xué)校教育教學(xué)改革研究項目（Hnjg2020-31）;海南省自然科學(xué)基金項目（2019RC182）

作者簡介：吳興惠（1975-），女，海南儋州人，海南師范大學(xué)副教授，碩士，機(jī)器學(xué)習(xí);通訊作者：邢?；ǎ?976-），女，海南文昌人，海南師范大學(xué)教授，博士，智能空間信息處理。