lekuai321 2023-10-26 13:14 采纳率: 0%
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matlab、机器学习随机森林调参

利用随机森林模型运行出这样一张图,置信区间并没有覆盖住真实值,并且数值较小,希望朋友们可以帮忙分析一下这张图,这张图怎么看呀,效果不好的原因是什么呀,怎么修改呀,提高决策树的数量或者最小叶子数可以吗,又或许提高先验集合大小啊?

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  • CSDN-Ada助手 CSDN-AI 官方账号 2023-10-26 17:41
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    【以下回答由 GPT 生成】

    问题分析

    根据问题描述,我们需要优化随机森林模型的调参来改善置信区间覆盖问题。目前的想法是增加决策树的数量或最小叶子节点数,以及增加先验集合大小来提高模型的效果。

    根据以上描述,我们可以进行以下步骤来优化随机森林模型的调参:

    1. 确定评估指标: 首先,我们需要定义一个评估指标来衡量模型效果,例如均方根误差(RMSE)或均方误差(MSE)。通过评估指标,我们可以比较不同参数组合之间的效果。

    2. 调整决策树数量: 通过增加决策树的数量可以增加模型的复杂度,提高模型的拟合能力。一般情况下,随机森林模型的效果在增加决策树数量后会先提高后趋于稳定。我们可以通过尝试不同数量的决策树来找到最佳的数量。

    3. 调整最小叶子节点数: 最小叶子节点数是指每个决策树的叶子节点所包含样本的最小数量。增加最小叶子节点数可以限制模型的复杂度,防止过拟合。一般情况下,增加最小叶子节点数可以提高模型的泛化能力。我们可以通过尝试不同的最小叶子节点数来找到最佳的值。

    4. 增加先验集合大小: 先验集合大小是指随机森林模型中每个决策树的训练集的大小。增加先验集合大小可以增加模型的多样性,提高模型的稳定性和泛化能力。我们可以通过尝试不同的先验集合大小来找到最佳的值。

    5. 交叉验证调参: 使用交叉验证来评估模型在不同参数组合下的效果。通过将数据集分为训练集和验证集,多次迭代训练模型并评估效果,最终选择最优的参数组合。

    6. 使用网格搜索: 网格搜索是一种自动化调参的方法,可以遍历给定的参数列表,并通过交叉验证选择最优的参数组合。我们可以使用网格搜索来快速找到最佳的参数组合。

    解决方案

    根据以上分析,我们可以采取以下步骤来优化随机森林模型的调参:

    1. 确定评估指标:
    from sklearn.metrics import mean_squared_error
    
    def evaluate(y_true, y_pred):
        return mean_squared_error(y_true, y_pred)
    
    # 使用均方根误差(RMSE)作为评估指标
    def evaluate_rmse(y_true, y_pred):
        return np.sqrt(mean_squared_error(y_true, y_pred))
    
    1. 调整决策树数量:
    from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor
    from sklearn.model_selection import cross_val_score
    
    def find_best_num_trees(X, y, min_trees, max_trees):
        # 存储不同决策树数量下的评估结果
        eval_scores = []
        num_trees_list = list(range(min_trees, max_trees+1))
    
        for num_trees in num_trees_list:
            # 创建随机森林回归模型
            model = RandomForestRegressor(n_estimators=num_trees, random_state=42)
    
            # 使用交叉验证来评估模型
            scores = cross_val_score(model, X, y, cv=5, scoring='neg_mean_squared_error')
    
            # 计算均方根误差(RMSE)
            eval_scores.append(np.mean(np.sqrt(-scores)))
    
        # 找到最佳决策树数量
        best_num_trees = num_trees_list[np.argmin(eval_scores)]
    
        return best_num_trees
    
    1. 调整最小叶子节点数:
    def find_best_min_samples_leaf(X, y, min_samples_leaf_list):
        # 存储不同最小叶子节点数下的评估结果
        eval_scores = []
    
        for min_samples_leaf in min_samples_leaf_list:
            # 创建随机森林回归模型
            model = RandomForestRegressor(n_estimators=best_num_trees, min_samples_leaf=min_samples_leaf, random_state=42)
    
            # 使用交叉验证来评估模型
            scores = cross_val_score(model, X, y, cv=5, scoring='neg_mean_squared_error')
    
            # 计算均方根误差(RMSE)
            eval_scores.append(np.mean(np.sqrt(-scores)))
    
        # 找到最佳最小叶子节点数
        best_min_samples_leaf = min_samples_leaf_list[np.argmin(eval_scores)]
    
        return best_min_samples_leaf
    
    1. 增加先验集合大小:
    def find_best_bootstrap_size(X, y, bootstrap_sizes):
        # 存储不同先验集合大小下的评估结果
        eval_scores = []
    
        for bootstrap_size in bootstrap_sizes:
            # 创建随机森林回归模型
            model = RandomForestRegressor(n_estimators=best_num_trees, min_samples_leaf=best_min_samples_leaf,
                                          max_samples=bootstrap_size, random_state=42)
    
            # 使用交叉验证来评估模型
            scores = cross_val_score(model, X, y, cv=5, scoring='neg_mean_squared_error')
    
            # 计算均方根误差(RMSE)
            eval_scores.append(np.mean(np.sqrt(-scores)))
    
        # 找到最佳先验集合大小
        best_bootstrap_size = bootstrap_sizes[np.argmin(eval_scores)]
    
        return best_bootstrap_size
    
    1. 交叉验证调参:
    # 将数据集分为训练集和验证集
    from sklearn.model_selection import train_test_split
    
    X_train, X_val, y_train, y_val = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
    
    # 调整决策树数量
    best_num_trees = find_best_num_trees(X_train, y_train, min_trees=50, max_trees=500)
    
    # 调整最小叶子节点数
    min_samples_leaf_list = [1, 5, 10, 15, 20]
    best_min_samples_leaf = find_best_min_samples_leaf(X_train, y_train, min_samples_leaf_list)
    
    # 增加先验集合大小
    bootstrap_sizes = [0.5, 0.7, 0.9, 1.0]
    best_bootstrap_size = find_best_bootstrap_size(X_train, y_train, bootstrap_sizes)
    
    # 创建随机森林回归模型
    best_model = RandomForestRegressor(n_estimators=best_num_trees, min_samples_leaf=best_min_samples_leaf,
                                       max_samples=best_bootstrap_size, random_state=42)
    
    # 训练模型
    best_model.fit(X_train, y_train)
    
    # 在验证集上进行预测
    y_pred_val = best_model.predict(X_val)
    
    # 评估模型效果
    eval_score_val = evaluate_rmse(y_val, y_pred_val)
    
    eval_score_val
    
    1. 使用网格搜索:
    from sklearn.model_selection import GridSearchCV
    
    # 创建随机森林回归模型
    model = RandomForestRegressor(random_state=42)
    
    # 定义参数列表
    param_grid = {
        'n_estimators': [50, 100, 200, 300, 400, 500],
        'min_samples_leaf': [1, 5, 10, 15, 20],
        'max_samples': [0.5, 0.7, 0.9, 1.0]
    }
    
    # 执行网格搜索
    grid_search = GridSearchCV(model, param_grid, cv=5, scoring='neg_mean_squared_error')
    
    # 在训练集上训练模型
    grid_search.fit(X_train, y_train)
    
    # 输出最佳参数组合
    grid_search.best_params_
    
    # 使用最佳参数组合创建模型
    best_model_grid_search = grid_search.best_estimator_
    
    # 在验证集上进行预测
    y_pred_val_grid_search = best_model_grid_search.predict(X_val)
    
    # 评估模型效果
    eval_score_val_grid_search = evaluate_rmse(y_val, y_pred_val_grid_search)
    
    eval_score_val_grid_search
    

    以上就是优化随机森林模型调参的具体解决方案,通过调整决策树数量、最小叶子节点数和先验集合大小,并使用交叉验证和网格搜索来选择最佳参数组合,可以提升随机森林模型的效果。



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