随机森林03

一、案例随机森林调参

1.1、导入库

from sklearn.datasets import load_breast_cancer
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.model_selection import GridSearchCV
from sklearn.model_selection import cross_val_score
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
import numpy as np

1.2、导入数据集，探索数据

data = load_breast_cancer()
data
data.data.shape
data.target
#可以看到，乳腺癌数据集有569条记录，30个特征，
#单看维度虽然不算太高，但是样本量非常少。过拟合的情况可能存

1.3、进行一次简单的建模，看看模型本身在数据集上的效果

rfc = RandomForestClassifier(n_estimators=100,random_state=90)
score_pre = cross_val_score(rfc,data.data,data.target,cv=10).mean()
score_pre
#这里可以看到，随机森林在乳腺癌数据上的表现本就还不错，在现实数据集上，
#基本上不可能什么都不调就看到95%以
#上的准确率

1.4、随机森林调整的第一步：无论如何先来调n_estimators

"""
在这里我们选择学习曲线，可以使用网格搜索吗？可以，但是只有学习曲线，才能看见趋势
我个人的倾向是，要看见n_estimators在什么取值开始变得平稳，是否一直推动模型整体准确率的上升等信息
第一次的学习曲线，可以先用来帮助我们划定范围，我们取每十个数作为一个阶段，来观察n_estimators的变化如何
引起模型整体准确率的变化
"""
#####【TIME WARNING: 30 seconds】#####
scorel = []
for i in range(0,200,10):
    rfc = RandomForestClassifier(n_estimators=i+1,
                                 n_jobs=-1,
                                 random_state=90)
    score = cross_val_score(rfc,data.data,data.target,cv=10).mean()
    scorel.append(score)
print(max(scorel),(scorel.index(max(scorel))*10)+1)
plt.figure(figsize=[20,5])
plt.plot(range(1,201,10),scorel)
plt.show()
#list.index([object])
#返回这个object在列表list中的索引

1.5、在确定好的范围内，进一步细化学习曲线

corel = []
for i in range(35,45):
    rfc = RandomForestClassifier(n_estimators=i,
                                 n_jobs=-1,
                                 random_state=90)
    score = cross_val_score(rfc,data.data,data.target,cv=10).mean()
    scorel.append(score)
print(max(scorel),([*range(35,45)][scorel.index(max(scorel))]))
plt.figure(figszie=[20,5])
plt.plot(rang(35,45),scorel)
plt.show()

调整n_estimators的效果显著，模型的准确率立刻上升了0.005。接下来就进入网格搜索，我们将使用网格搜索对
参数一个个进行调整。为什么我们不同时调整多个参数呢？原因有两个：1）同时调整多个参数会运行非常缓慢，
在课堂上我们没有这么多的时间。2）同时调整多个参数，会让我们无法理解参数的组合是怎么得来的，所以即便
网格搜索调出来的结果不好，我们也不知道从哪里去改。在这里，为了使用复杂度-泛化误差方法（方差-偏差方
法），我们对参数进行一个个地调整。

1.6 为网格搜索做准备，书写网格搜索的参数

"""
有一些参数是没有参照的，很难说清一个范围，这种情况下我们使用学习曲线，看趋势
从曲线跑出的结果中选取一个更小的区间，再跑曲线
Tsai Tsai
菜菜的sklearn课堂直播间： https://live.bilibili.com/12582510 sklearn专题第二期：随机森林
param_grid = {'n_estimators':np.arange(0, 200, 10)}
param_grid = {'max_depth':np.arange(1, 20, 1)}
    
param_grid = {'max_leaf_nodes':np.arange(25,50,1)}
 对于大型数据集，可以尝试从1000来构建，先输入1000，每100个叶子一个区间，再逐渐缩小范围
有一些参数是可以找到一个范围的，或者说我们知道他们的取值和随着他们的取值，模型的整体准确率会如何变化，这
样的参数我们就可以直接跑网格搜索
param_grid = {'criterion':['gini', 'entropy']}
param_grid = {'min_samples_split':np.arange(2, 2+20, 1)}
param_grid = {'min_samples_leaf':np.arange(1, 1+10, 1)}
 
param_grid = {'max_features':np.arange(5,30,1)} 
"""

1.7、 开始按照参数对模型整体准确率的影响程度进行调参，首先调整max_depth

#调整
#调整max_depth
param_grid = {'max_depth':np.arange(1, 20, 1)}
# 一般根据数据的大小来进行一个试探，乳腺癌数据很小，所以可以采用1~10，或者1~20这样的试探
# 但对于像digit recognition那样的大型数据来说，我们应该尝试30~50层深度（或许还不足够
#   更应该画出学习曲线，来观察深度对模型的影响
rfc = RandomForestClassifier(n_estimators=39
                             ,random_state=90
                           )
GS = GridSearchCV(rfc,param_grid,cv=10)
GS.fit(data.date,data.target)
GS.best_params_
GS.best_score_

image.png

在这里，我们注意到，将max_depth设置为有限之后，模型的准网格搜索返回了max_features的最小值，可见max_features升高之后，模型的准确率降低了。这说明，我们把模
型往右推，模型的泛化误差增加了。前面用max_depth往左推，现在用max_features往右推，泛化误差都增加，
这说明模型本身已经处于泛化误差最低点，已经达到了模型的预测上限，没有参数可以左右的部分了。剩下的那些
误差，是噪声决定的，已经没有方差和偏差的舞台了。
如果是现实案例，我们到这一步其实就可以停下了，因为复杂度和泛化误差的关系已经告诉我们，模型不能再进步
了。调参和训练模型都需要很长的时间，明知道模型不能进步了还继续调整，不是一个有效率的做法。如果我们希
望模型更进一步，我们会选择更换算法，或者更换做数据预处理的方式。但是在课上，出于练习和探索的目的，我
们继续调整我们的参数，让大家观察一下模型的变化，看看我们预测得是否正确。
依然按照参数对模型整体准确率的影响程度进行调参。确率下降了。限制

1.9、调整min_samples_leaf

#调整min_samples_leaf
param_grid={'min_samples_leaf':np.arange(1, 1+10, 1)}
#对于min_samples_split和min_samples_leaf,一般是从他们的最小值开始向上增加10或20
#面对高维度高样本量数据，如果不放心，也可以直接+50，对于大型数据，可能需要200~300的范围
#如果调整的时候发现准确率无论如何都上不来，那可以放心大胆调一个很大的数据，大力限制模型的复杂度
rfc = RandomForestClassifier(n_estimators=39
                             ,random_state=90
                           )
GS = GridSearchCV(rfc,param_grid,cv=10)
GS.fit(data.data,data.target)
GS.best_params_
GS.best_score_

可以看见，网格搜索返回了min_samples_leaf的最小值，并且模型整体的准确率还降低了，这和max_depth的情
况一致，参数把模型向左推，但是模型的泛化误差上升了。在这种情况下，我们显然是不要把这个参数设置起来
的,就让它默认就好了

1.10、不懈努力，继续尝试min_samples_split

param_grid={'min_samples_split':np.arange(2, 2+20, 1)}
rfc = RandomForestClassifier(n_estimators=39
                             ,random_state=90
                           )
GS = GridSearchCV(rfc,param_grid,cv=10)
GS.fit(data.data,data.target)
GS.best_params_
GS.best_score_

和min_samples_leaf一样的结果，返回最小值并且模型整体的准确率降低了。

1.11、最后尝试一下criterion

#调整Criterion
param_grid = {'criterion':['gini', 'entropy']}
rfc = RandomForestClassifier(n_estimators=39
                             ,random_state=90
                           )
GS = GridSearchCV(rfc,param_grid,cv=10)
GS.fit(data.data,data.target)
GS.best_params_
GS.best_score_

1.12、调整完毕，总结出模型的最佳参数

rfc = RandomForestClassifier(n_estimators=39,random_state=90)
score = cross_val_score(rfc,data.data,data.target,cv=10).mean()
score
score - score_pre

在整个调参过程之中，我们首先调整了n_estimators（无论如何都请先走这一步），然后调整max_depth，通过
max_depth产生的结果，来判断模型位于复杂度-泛化误差图像的哪一边，从而选择我们应该调整的参数和调参的
方向。如果感到困惑，也可以画很多学习曲线来观察参数会如何影响我们的准确率，选取学习曲线中单调的部分来
放大研究（如同我们对n_estimators做的）。学习曲线的拐点也许就是我们一直在追求的，最佳复杂度对应的泛化
误差最低点（也是方差和偏差的平衡点）。
网格搜索也可以一起调整多个参数，大家只要有时间，可以自己跑一下，看看网格搜索会给我们怎样的结果，有时
候，它的结果比我们的好，有时候，我们手动调整的结果会比较好。当然了，我们的乳腺癌数据集非常完美，所以
只需要调n_estimators一个参数就达到了随机森林在这个数据集上表现得极限。在我们上周使用的泰坦尼克号案例
的数据中，我们使用同样的方法调出了如下的参数组合。

rfc = RandomForestClassifier(n_estimators=68
                             ,random_state=90
                             ,criterion="gini"
                             ,min_samples_split=8
                             ,min_samples_leaf=1
                             ,max_depth=12
                             ,max_features=2
                             ,max_leaf_nodes=36
                             )