python随机森林要跑多久？
导读：本篇文章首席CTO笔记来给大家介绍有关python随机森林要跑多久的相关内容，希望对大家有所帮助，一起来看看吧。
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次循环要多久'>python跑10^>次循环要多久1.for循环一万次耗时2毫秒
2.for循环十万次耗时22毫秒
3.for循环一百万次耗时304毫秒
4.for循环一千万次耗时2337毫秒，也就是2.3秒
5.for循环一亿次耗时23468毫秒，也就是23.4秒
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求问随机森林算法的简单实现过程？随机森林（Randomforest）指的是利用多棵树对样本进行训练并预测的一种分类器。并且其输出的类别是由个别树输出的类别的众数而定。在机器学习中有一个地位很重要的包scikit-learn可实现随机森林算法。
原理：（随机森林的分类预测和回归预测sklearn.ensemble.RandomForestRegressor方法）
(1)给定训练集S，测试集T，特征维数F。确定参数：使用到的CART的数量t，每棵树的深度d，每个节点使用到的特征数量f，终止条件：节点上最少样本数s，节点上最少的信息增益m，对于第1-t棵树，i=1-t：
(2)从S中有放回的抽取大小和S一样的训练集S(i)，作为根节点的样本，从根节点开始训练
(3)如果当前节点上达到终止条件，则设置当前节点为叶子节点，如果是分类问题，该叶子节点的预测输出为当前节点样本集合中数量最多的那一类c(j)，概率p为c(j)占当前样本集的比例；如果是回归问题，预测输出为当前节点样本集各个样本值的平均值。然后继续训练其他节点。如果当前节点没有达到终止条件，则从F维特征中无放回的随机选取f维特征。利用这f维特征，寻找分类效果最好的一维特征k及其阈值th，当前节点上样本第k维特征小于th的样本被划分到左节点，其余的被划分到右节点。继续训练其他节点。
(4)重复(2)(3)直到所有节点都训练过了或者被标记为叶子节点。
(5)重复(2),(3),(4)直到所有CART都被训练过。
随机森林的简单实现过程如下：
一、开发环境、编译环境：
PyCharmCommunityEdition2016.2.3
Python2.7.10
二、所用库及安装方法：
pandas[python自带]
sklearn：命令行pipinstallsklearn;如果没有安装pip,先使用easy_installpip安装pip；如果在MAC上没有权限，使用sudopipinstallsklearn;
三、代码介绍
1.使用pandas读取本地excel的训练集和测试集，将属性集赋给X_train和Y_train;将要预测的集合赋给X_test和Y_test;
2.使用DictVectorizer对数据进行规范化、标准化
3.生成RandomForestRegressor对象，并将训练集传入fit方法中进行训练
4.调用predict函数进行预测，并将结果存入y_predict变量中；
5.使用mean_squared_error、score方法输出MSE、NMSE值对拟合度、稳定度进行分析；输出feature_importance，对影响最终结果的属性进行分析；
6.详细代码见附录
四、附录
#coding:utf-8
importpandasaspd
data_train=pd.read_excel('/Users/xiaoliu/Desktop/data_train.xlsx')
X_train=data_train[['CPI','GDP','PPI','AJR','BJFJ','FBDR','PCFD','PCFDED','BDR']]
y_train=data_train['FJ']
data_test=pd.read_excel('/Users/xiaoliu/Desktop/data_test.xlsx')
X_test=data_test[['CPI','GDP','PPI','AJR','BJFJ','FBDR','PCFD','PCFDED','BDR']]
y_test=data_test['FJ']
fromsklearn.feature_extractionimportDictVectorizer
vec=DictVectorizer(sparse=False)
X_train=vec.fit_transform(X_train.to_dict(orient='records'))
X_test=vec.transform(X_test.to_dict(orient='records'))
fromsklearn.ensembleimportRandomForestRegressor
rf=RandomForestRegressor()
rf.fit(X_train,y_train)
y_predict=rf.predict(X_test)
print'predictvalue:',y_predict
fromsklearn.metricsimportmean_squared_error
print'MSE:',mean_squared_error(y_test,y_predict)
print'NMES:',rf.score(X_test,y_test)
printrf.feature_importances_
??????????????
随机森林怎样才能高耗时？
随机森林运行耗时长数据量近六万,变量个数300左右,运用十折交叉验证在R中运行随机森林,模型跑了一天还是没有出结果;
如何用python实现随机森林分类大家如何使用scikit-learn包中的类方法来进行随机森林算法的预测。其中讲的比较好的是各个参数的具体用途。
这里我给出我的理解和部分翻译：
参数说明：
最主要的两个参数是n_estimators和max_features。
n_estimators：表示森林里树的个数。理论上是越大越好。但是伴随着就是计算时间的增长。但是并不是取得越大就会越好，预测效果最好的将会出现在合理的树个数。
max_features：随机选择特征集合的子集合，并用来分割节点。子集合的个数越少，方差就会减少的越快，但同时偏差就会增加的越快。根据较好的实践经验。如果是回归问题则：
max_features＝n_features，如果是分类问题则max_features＝sqrt(n_features)。
如果想获取较好的结果，必须将max_depth＝None,同时min_sample_split=1。
同时还要记得进行cross_validated（交叉验证），除此之外记得在randomforest中，bootstrap=True。但在extra-trees中，bootstrap=False。
这里也给出一篇老外写的文章：调整你的随机森林模型参数
这里我使用了scikit-learn自带的iris数据来进行随机森林的预测：
[python]?viewplain?copy
from?sklearn.tree?import?DecisionTreeRegressor
from?sklearn.ensemble?import?RandomForestRegressor
import?numpy?as?np
from?sklearn.datasets?import?load_iris
iris=load_iris()
#print?iris#iris的4个属性是：萼片宽度萼片长度花瓣宽度花瓣长度标签是花的种类：setosa?versicolour?virginica
print?iris['target'].shape
rf=RandomForestRegressor()#这里使用了默认的参数设置
rf.fit(iris.data[:150],iris.target[:150])#进行模型的训练
#
#随机挑选两个预测不相同的样本
instance=iris.data[[100,109]]
print?instance
print?'instance?0?prediction；',rf.predict(instance[0])
print?'instance?1?prediction；',rf.predict(instance[1])
print?iris.target[100],iris.target[109]
返回的结果如下：
(150,)
[[6.3?3.3?6.?2.5]
?[7.2?3.6?6.1?2.5]]
instance0prediction；[2.]
instance1prediction；[2.]
22
在这里我有点困惑，就是在scikit-learn算法包中随机森林实际上就是一颗颗决策树组成的。但是之前我写的决策树博客中是可以将决策树给显示出来。但是随机森林却做了黑盒处理。我们不知道内部的决策树结构，甚至连父节点的选择特征都不知道是谁。所以我给出下面的代码（这代码不是我的原创），可以显示的显示出所有的特征的贡献。所以对于贡献不大的，甚至是负贡献的我们可以考虑删除这一列的特征值，避免做无用的分类。
[python]?viewplain?copy
from?sklearn.cross_validation?import?cross_val_score,?ShuffleSplit
X?=?iris["data"]
Y?=?iris["target"]
names?=?iris["feature_names"]
rf?=?RandomForestRegressor()
scores?=?[]
for?i?in?range(X.shape[1]):
score?=?cross_val_score(rf,?X[:,?i:i+1],?Y,?scoring="r2",
cv=ShuffleSplit(len(X),?3,?.3))
scores.append((round(np.mean(score),?3),?names[i]))
print?sorted(scores,?reverse=True)
显示的结果如下：
[(0.934,'petalwidth(cm)'),(0.929,'petallength(cm)'),(0.597,'sepallength(cm)'),(0.276,'sepalwidth(cm)')]
这里我们会发现petalwidth、petallength这两个特征将起到绝对的贡献，之后是sepallength，影响最小的是sepalwidth。这段代码将会提示我们各个特征的贡献，可以让我们知道部分内部的结构。
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