随机森林oob_score及oob判断特征重要性

1. oob

2. oob_score

3. oob选择重要特征

4.与其它方法对比

Sklearn RandomForest算法（有监督学习），可以根据输入数据，选择最佳特征，减少特征冗余；同理，可以通过特征的排列组合，选择最优的组合特征，优化下游算法性能

原理：由于随机决策树生成过程采用的Boostrap，所以在一棵树的生成过程并不会使用所有的样本，未使用的样本就叫（out_of_bag）oob袋外样本。通过袋外样本，可以评估这个树的准确度；此外，其他子树按这个原理评估。最后，取平均值即是随机森林算法的性能。

特征选择原理：因为袋外样本的存在，因此不需要进行十字交叉测试（节省时间），通过依次对每个特征赋予一个随机数，观察算法性能的变化，倘若变化大，则说明该特征重要，sklearn中会对每个特征赋予一个分数，分数越大，特征越重要，因此，可以根据特征重要性排序，然后选择最佳特征组合。

在学习随机森林算法参数解释以及参数择优的过程中，注意到oob_score这一参数对应是否采用袋外样本来评估模型的好坏。

1. oob

袋外样本oob (Out of bag)：在随机森林中，n个训练样本会通过bootstrap (有放回的随机抽样) 的抽样方式进行T次抽样每次抽样产生样本数为n的采样集，进入到并行的T个决策树中。

有放回的抽样方式会导致有部分训练集中的样本(约36.8%)未进入决策树的采样集中，而这部分未被采集的的样本就是袋外数据oob。袋外数据就可以用来检测模型的泛化能力，和交叉验证类似。

2. oob_score

对于单棵用采样集训练完成的决策树Ti，用袋外数据运行后会产生一个oob_score (返回的是R square来判断)，对每一棵决策树都重复上述操作，最终会得到T个oob_score，把这T和oob_score平均，最终得到的就是整个随机森林的oob_score（即决定系数）。

3. oob选择重要特征

用oob样本在训练好的决策树T1上运行，可以得到袋外数据误差 e1，然后保持其他列不变, permutate(随机重排/洗牌)第 i 列特征的特征值或者加噪音在 oob中第 i 列特征的特征值上，得到袋外数据误差 ei2。

计算特征X的重要性=∑(ei2-e1)/T。改变特征值之后ei2变动越大，说明该特征产生的影响越大，该特征值越重要。

通过利用oob对每个特征分别permutation或加噪音，迭代进行，评估改变每个特征后的∑(ei2-e1)/T，然后做一个排序，值越高的特征越重要。
(OOB Error is the number of wrongly classifying the OOB Sample.)

sklearn.ensemble 里的RandomForestClassifier有选择重要特征的功能，其采用的是impurity-based(用基尼系数或者信息增益)来判断特征重要性。并不等同于OOB，OOB方法确实要一个个特征换随机数，一个个决策树迭代。

示例：

"""
Created on Mon Mar 19 20:22:09 2018
@author: test
function: iteritor for features combintaion
date:2018/3/19
"""import copy
import sys
import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifierdata = pd.read_csv(r"C:\Users\huzhipeng_sx\Desktop\data",header = None,sep = '\t')y_train = data[0].values
X_train = data.drop(0,axis=1).values
X_train = pd.DataFrame(np.delete(X_train,-5,axis=1))features_name = ['a','b','c']rf = RandomForestClassifier(n_estimators=200,oob_score=True)
rf.fit(X_train,y_train)
features_imp = rf.feature_importances_X_train = X_train.as_matrix()  #输入要是数组，不然无法切片，报错slicedef select_combine(X_train,y_train,features_name,features_imp,select_num):oob_result = []fea_result = []features_imp = list(features_imp)iter_count = X_train.shape[1] - select_num  #迭代次数if iter_count < 0:print("select_nume must less or equal X_train columns")else:features_test  = copy.deepcopy(features_imp)   #生成一个排序特征，进行筛选features_test.sort()features_test.reverse() while iter_count >= 0:iter_count -= 1train_index = [features_imp.index(j) for j in features_test[:select_num]]train_feature_name = [features_name[k] for k in train_index][0]train_data = X_train[:,train_index]rf.fit(train_data,y_train)acc = rf.oob_score_print(acc)oob_result.append(acc)fea_result.append(train_index)if select_num < X_train.shape[1]:select_num += 1else:breakreturn max(oob_result),oob_result,fea_result[oob_result.index(max(oob_result))]select_num = 20
max_result, oob_result, fea_result = select_combine(X_train,y_train,features_name,features_imp,select_num)

4.与其它方法对比

随机森林算法特征维度，不同于PCA，随机森林算法能够考虑到特征对类别的影响，而PCA是单纯的数据方差；但是随机森林的缺点是需要迭代计算，如果在大数据条件下，进行选择，就难免有点捉襟见肘了；与LDA区别在于：LDA根据标签，通过变换将同标签数据距离缩小，将累间距离方法；LDA是一种有监督方法，PCA属于无监督方法；

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https://blog.csdn.net/MingRachel/article/details/115038730

https://blog.csdn.net/zehui6202/article/details/79625639