人工智能和机器学习之回归算法：随机森林回归：特征选择与重要性评估.docx_随机森林特征重要性资源-CSDN文库

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人工智能和机器学习之回归算法：随机森林回归：特征选

择与重要性评估

1 引言

1.1 随机森林回归简介

随机森林回归(Random Forest Regression)是一种集成学习方法，通过构建多

个决策树并综合它们的预测结果来提高模型的准确性和稳定性。每个决策树都

是在数据集的不同子集上训练的，这些子集是通过有放回的抽样（自助抽样）

从原始数据集中获得的。此外，每个决策树在每个节点上选择的特征也是随机

的，这增加了模型的多样性，从而提高了预测性能。

1.1.1 原理

随机森林回归的核心在于“随机”和“森林”两个概念。随机性体现在两

个方面：数据的随机抽样和特征的随机选择。森林则指的是由多个决策树组成

的集合。在预测时，随机森林回归通过平均所有决策树的预测结果来得到最终

的预测值，这种平均化过程可以减少过拟合，提高模型的泛化能力。

1.1.2 代码示例

假设我们有一组房价数据，我们想要预测房价。数据集包含房屋的大小、

卧室数量、地理位置等特征。下面是一个使用 Python 的 scikit-learn 库实现随机

森林回归的示例：

import pandas as pd

from sklearn.model_selection import train_test_split

from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor

from sklearn.metrics import mean_squared_error

#

加载数据

data = pd.read_csv('house_prices.csv')

X = data.drop('price', axis=1)

y = data['price']

#

划分训练集和测试集

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

#

创建随机森林回归模型

rf = RandomForestRegressor(n_estimators=100, random_state=42)

#

训练模型

3

以上内容涵盖了随机森林回归的基本原理和特征选择的重要性，以及如何

使用 Python 的 scikit-learn 库来实现随机森林回归和评估特征重要性。通过理解

和应用这些概念，可以有效地提高回归模型的性能和解释性。

2 随机森林回归基础

2.1 决策树与随机森林

决策树是一种基本的分类和回归工具，它通过递归地分割数据集来做出决

策。在回归问题中，决策树试图找到数据的最佳分割点，以最小化预测值与实

际值之间的差异。然而，单个决策树容易过拟合，即在训练数据上表现很好，

但在未见过的数据上表现不佳。为了解决这个问题，随机森林回归被引入，它

是一种集成学习方法，通过构建多个决策树并综合它们的预测结果来提高模型

的稳定性和准确性。

2.1.1 构建随机森林模型

随机森林回归模型的构建基于以下关键步骤：

1. 从原始数据集中随机抽取多个子集：每个子集用于训练一个决策

树。

2. 在每个决策树的每个节点上，随机选择一部分特征来寻找最佳分

割点，而不是使用所有特征。

3. 构建多个决策树：通常，决策树的数量由用户指定，每棵树在不

同的数据子集和特征子集上训练。

4. 预测：对于新的输入数据，每棵树都会给出一个预测值，随机森

林的最终预测是所有树预测值的平均。

2.1.2 代码示例

假设我们有一组房价数据，我们想要预测房价。数据集包括房屋的大小、

卧室数量、地理位置等特征。我们将使用 Python 的 scikit-learn 库来构建随机森

林回归模型。

import numpy as np

from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor

from sklearn.model_selection import train_test_split

from sklearn.metrics import mean_squared_error

#

假设数据集如下

#

房屋大小（平方米）、卧室数量、地理位置（

0-1

）、房价（万元）

data = np.array([

[100, 2, 0, 150],

[150, 3, 1, 200],

[80, 1, 0, 120],

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