聊聊基於Alink庫的隨機森林模型

又見阿郎發表於2023-10-02
隨機森林模型

概述

隨機森林（Random Forest）是一種整合學習（Ensemble Learning）方法，透過構建多個決策樹並彙總其預測結果來完成分類或迴歸任務。每棵決策樹的構建過程中都引入了隨機性，包括資料取樣和特徵選擇的隨機性。
隨機森林的基本原理可以概括如下：

  1. 隨機抽樣訓練集：隨機森林透過有放回抽樣（Bootstrap抽樣）從訓練集中抽取多個樣本集，每個樣本集可以重複出現或不出現某些樣本。
  2. 隨機選擇特徵：對於每個決策樹的節點，在選擇最優分割特徵時，只考慮特徵集的一個隨機子集，而不是所有特徵。
  3. 構建決策樹：基於隨機抽樣的樣本集和隨機選擇的特徵集，構建決策樹。
  4. 整合預測：對於分類任務，隨機森林透過投票（多數表決）決定樣本的類別。對於迴歸任務，它們採用平均值或中位數來預測目標變數。

優點：

  • 高準確性：隨機森林通常具有很高的準確性，適用於多種型別的資料和任務。
  • 魯棒性：能夠處理缺失值和異常值，對於不平衡資料也能保持平衡。
  • 抗過擬合：透過隨機抽樣和特徵選擇的隨機性，隨機森林可以降低過擬合風險。
  • 適用於大規模資料：可以處理大規模資料集，且具有較快的訓練速度。

缺點：

  • 模型解釋性較差：隨機森林是黑盒模型，難以提供直觀的模型解釋和視覺化。
  • 計算資源消耗較大：相比單棵決策樹，隨機森林需要更多的計算資源和記憶體空間。
  • 模型引數較多：需要調整的引數較多，調參相對複雜。
  • 可能過度生長：隨機森林中的決策樹可能會過度生長，導致模型複雜度過高。

Alink庫中的實現

構建隨機森林（Random Forest）演算法時，有一些重要的要點和步驟，這些要點涉及資料準備、模型構建、調參等方面。下面是構建隨機森林演算法的關鍵要點：

  1. 資料準備：
    • 資料清洗和預處理：處理缺失值、異常值等資料質量問題，進行資料標準化、歸一化等預處理步驟。
    • 特徵工程：選擇合適的特徵、進行特徵選擇、轉換和生成新特徵。
  2. 隨機森林模型構建：
    • 決定樹基學習器：隨機森林由多個決策樹組成。選擇基學習器的型別，一般是決策樹，可以是CART樹等。
    • 樣本取樣：隨機選擇樣本進行構建每棵樹，採用Bootstrap抽樣方法（有放回抽樣），保證每棵樹的訓練集不同。
    • 特徵選擇：每個決策樹只考慮特徵的隨機子集，避免每棵樹過分依賴某些特徵。
  3. 模型訓練：
    • 模型引數設定：設定隨機森林的引數，如樹的數量、每棵樹的最大深度、節點劃分準則等。
    • 並行構建：由於每棵樹可以獨立構建，可以並行訓練多棵樹，提高效率。
  4. 模型調參：
    • 超引數調優：使用交叉驗證等方法對隨機森林的超引數進行調優，如樹的數量、最大深度、最小葉子節點樣本數等。
    • 特徵選擇引數調優：調整特徵選擇的引數，如隨機選擇特徵的個數等。
  5. 模型評估和最佳化：
    • 模型評估：使用合適的評估指標（如準確率、召回率、F1分數等）對模型效能進行評估。
    • 模型最佳化：根據評估結果，對模型進行最佳化，可能需要調整模型結構、資料處理方法等。
  6. 模型應用和部署：
    • 模型應用：使用訓練好的隨機森林模型對新資料進行預測。
    • 模型部署：將訓練好的模型整合到實際應用中，提供預測服務。

分類

Alink庫中RandomForestClassifier隨機森林元件支援分類的應用場景。該運算元函式的說明可參考。
實現程式碼：

/**
 * 隨機森林演算法
 * 構建隨機森林模型，引數設定如下：
 * 1. 設定樹的棵數(森林就是由樹組成，因此需要設定樹的棵數)
 * 2. 設定最大深度
 * 3. 設定分箱最大值(分箱binning，就是將連續特徵資料離散化/分段，變成離散值；是一種常用的資料預處理方式)
 * */
static void c_7() throws Exception {
    AkSourceBatchOp train_sample = new AkSourceBatchOp().setFilePath(DATA_DIR + TRAIN_SAMPLE_FILE);
    AkSourceBatchOp test_data = new AkSourceBatchOp().setFilePath(DATA_DIR + TEST_FILE);

    String[] featureColNames = ArrayUtils.removeElement(test_data.getColNames(), LABEL_COL_NAME);

    new RandomForestClassifier()
        .setNumTrees(20)
        .setMaxDepth(4)
        .setMaxBins(512)
        .setFeatureCols(featureColNames)
        .setLabelCol(LABEL_COL_NAME)
        .setPredictionCol(PREDICTION_COL_NAME)
        .setPredictionDetailCol(PRED_DETAIL_COL_NAME)
        .fit(train_sample)
        .transform(test_data)
        .link(
            new EvalBinaryClassBatchOp()
                .setLabelCol(LABEL_COL_NAME)
                .setPredictionDetailCol(PRED_DETAIL_COL_NAME)
                .lazyPrintMetrics("RandomForest with Stratified Sample")
        );

    BatchOperator.execute();
}

迴歸

Alink庫中RandomForestRegressor隨機森林元件支援迴歸的應用場景。該運算元函式的說明可參考。
實現程式碼：

/**
* 隨機森林演算法
* 構建隨機森林模型，引數設定如下：
* 1. 從2-128，設定決策樹的數量
* 2. 設定特徵列
* 3. 設定標籤列
*/
for (int numTrees : new int[] {2, 4, 8, 16, 32, 64, 128}) {
    new RandomForestRegressor()
        .setNumTrees(numTrees)
        .setFeatureCols(FEATURE_COL_NAMES)
        .setLabelCol(LABEL_COL_NAME)
        .setPredictionCol(PREDICTION_COL_NAME)
        .fit(train_data)
        .transform(test_data)
        .link(
            new EvalRegressionBatchOp()
                .setLabelCol(LABEL_COL_NAME)
                .setPredictionCol(PREDICTION_COL_NAME)
                .lazyPrintMetrics("RandomForestRegressor - " + numTrees)
        );
    BatchOperator.execute();
}

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