(python 求拟合曲线)(python 求拟合曲线)

前言

组合算法也叫集成学习，在金融行业或非图像识别领域，效果有时甚至比深度学习还要好。能够理解基本原理并将代码用于实际的业务案例是本文的目标，本文将详细介绍如何利用Python实现集成学习中随机森林这个经典的方法来预测宽带客户的流失，主要将分为两个部分：

• 详细原理介绍

• Python代码实战

集成学习

本文的主角是随机森林，所以我们将以随机森林所属的分支 —— 装袋法入手，深入浅出该集成学习方法的原理步骤。装袋法流程如下

乍一看图中的步骤可能有些复杂，现在来逐步拆解。装袋法中的装袋二字是精髓，顾名思义即将多个模型装入同一个袋子后，让这个袋子作为一个新的模型来实现预测需求，仅此而已。换句话说，即把多个模型组合起来形成一个新的大模型，这个大模型最终给出的预测结果是由这多个小模型综合决定的，决定方式为少数服从多数。

假设有10万条原始数据，用这些数据来做十棵决策树（当然也可以是其他模型），最后这10棵树将被装进了同一个袋子中。这时候取其中一条数据放入这个袋子，便会得出10个预测值(每棵树各一个)，假如其中三棵树给出的预测值为0，剩余的七棵给出的为1，那我们便可知道这个袋子对这个数据的预测结果为 0 的概率是 3/10。

为了更深入的理解装袋法，下面将回答三个与装袋法有关的常见问题：

问：袋子中的每个模型使用的样本量范围应为多少合适？

答：如果是上面的例子，袋子里面有十棵树，源数据总量为 10万 条，则每棵树取用的样本量的最小值为最少是1w个(10w/10棵 = 1w/棵)，因为至少要保证不能浪费样本，但每棵树最多可取用多少样本呢？其实在样本量已知，同一袋子中模型个数为n的情况下，样本的选择比例为1/n ~ 0.8最好。每个小模型取用 100% 的样本是绝对没有意义的，那就跟没抽是一样的，这样也就没有体现出装袋，只有每个模型用到的数据都有一定的不同，组合起来后每个的投票（预测结果）也才有意义。

问：袋中模型们之间的相关性会影响最后的决策结果吗？

答：装袋法思路最重要的一点：袋子中每个模型之间不能相关，越不相关越好，这里的不相关主要体现在用于训练每个模型的样本不一样。其次，每个模型的精度越高越好，这样它的投票才更有价值。

PS：训练模型的样本不一样这一点可以理解为总统选举，抽 10 波选民来投票，这 10 波选民的差异性越大越好，这样一来，只有在选民千差万别的情况下你依然脱颖而出，才足以说明你的实力，如果这10波选民中每一波之间的差异性都很小，比如都是本来就偏袒于总统候选人，那投票结果的说服力就会大减。

问：上面所说的模型精度高是不是哪怕模型很复杂也可以，如果每个模型的精度高但都过度拟合怎么办？

答：在装袋法中，模型是越精确越好，哪怕是过度拟合的也没有关系。因为一个模型要想在训练集上做到越精确越好，而精确程度与模型的复杂度大多是成正比的，所以出现过拟合的情况也是正常且情有可原的。复杂和过度拟合只是对袋子中每个模型而言，因为最后都会被加权，所以整个袋子（整体）并不会出现过度拟合的情况。

随机森林

随机森林的实现步骤如下：

有关随机森林算法，本文说明以下几个问题

问：为什么在列上也要随机抽样？

答：在引入笔者最最喜欢的一个比喻之前，先来看一个实际的业务场景，来自某城市商业银行。我们有一大个电子表格存着大量的历史数据，大概50多个变量(50多列)，变量们来自几个不同的公司如人行，电信等(同一个客户在不同公司)，最后希望预测的是该客户是否会违约。电子表格组成如下：

而根据基础的业务知识可知，与银行有关的数据中往往会存在许多缺失值，以上图为例，通常情况下只有待预测的变量这一列的数据是齐全的，毕竟客户们是否违约这个行为的历史数据很容易查找，但蓝框和绿框这两部分的缺失值往往较多，而且较随意，具体随意程度参见下图：

红框表示数据缺失，这里只展示了部分行和部分列数据，如果这份数据表的规模为 4万行 * 50列，那这数据缺失的分布得有多随意啊