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(随机森林（RandomForest,RF）网格搜索法调参)

摘要：当你读到这篇博客，如果你是大佬你可以选择跳过去，免得耽误时间，如果你和我一样刚刚入门算法调参不久，那么你肯定知道手动调参是多么的低效。那么现在我来整理一下近几日学习的笔记，和大家一起分享学习这个知识点。对于scikit-learn这个库我们应该都知道，可以从中导出随机森林分类器（RandomForestClassifier），当然也能导出其他分类器模块，在此不多赘述。在我们大致搭建好训练模型之后，我们需要确定RF分类器中的重要参数，从而可以得到具有最佳参数的最终模型。这次调参的内容主要分为三块：1.参数含义；2.网格搜索法内容；3.实战案例。

1.RF参数含义

1.1RF框架参数

(1) n_estimators: 也就是弱学习器的最大迭代次数，或者说最大的弱学习器的个数。一般来说n_estimators太小，容易欠拟合，n_estimators太大，计算量会太大，并且n_estimators到一定的数量后，再增大n_estimators获得的模型提升会很小，所以一般选择一个适中的数值。默认是100。

(2) oob_score :即是否采用袋外样本来评估模型的好坏。默认识False。个人推荐设置为True，因为袋外分数反应了一个模型拟合后的泛化能力，(至于袋外样本，需要了解一下RF的原理)。

(3) criterion: 即CART树做划分时对特征的评价标准。分类RF对应的CART分类树默认是基尼系数gini,另一个可选择的标准是信息增益。
从上面可以看出， RF重要的框架参数比较少，主要需要关注的是 n_estimators，即RF最大的决策树个数。

1.2RF决策树参数

下面我们再来看RF的决策树参数，它要调参的参数基本和GBDT相同，如下:

(1) RF划分时考虑的最大特征数max_featu res: 可以使用很多种类型的值，默认是”auto”,意味着划分时最多考虑N个特征；如果是”log2″意味着划分时最多考虑log2N个特征；如果是”sqrt”或者”auto”意味着划分时最多考虑N−−√个特征。如果是整数，代表考虑的特征绝对数。如果是浮点数，代表考虑特征百分比，即考虑（百分比）取整后的特征数。其中N为样本总特征数。一般我们用默认的”auto”就可以了，如果特征数非常多，我们可以灵活使用刚才描述的其他取值来控制划分时考虑的最大特征数，以控制决策树的生成时间。

(2) 决策树最大深度max_depth: 默认可以不输入，如果不输入的话，决策树在建立子树的时候不会限制子树的深度。一般来说，数据少或者特征少的时候可以不管这个值。如果模型样本量多，特征也多的情况下，推荐限制这个最大深度，具体的取值取决于数据的分布。常用的可以取值10-100之间。

(3) 内部节点再划分所需最小样本数min_samples_split: 这个值限制了子树继续划分的条件，如果某节点的样本数少于min_samples_split，则不会继续再尝试选择最优特征来进行划分。 默认是2.如果样本量不大，不需要管这个值。如果样本量数量级非常大，则推荐增大这个值。

(4) 叶子节点最少样本数min_samples_leaf: 这个值限制了叶子节点最少的样本数，如果某叶子节点数目小于样本数，则会和兄弟节点一起被剪枝。 默认是1,可以输入最少的样本数的整数，或者最少样本数占样本总数的百分比。如果样本量不大，不需要管这个值。如果样本量数量级非常大，则推荐增大这个值。

(5)叶子节点最小的样本权重和min_weight_fraction_leaf：这个值限制了叶子节点所有样本权重和的最小值，如果小于这个值，则会和兄弟节点一起被剪枝。 默认是0，就是不考虑权重问题。一般来说，如果我们有较多样本有缺失值，或者分类树样本的分布类别偏差很大，就会引入样本权重，这时我们就要注意这个值了。

(6) 最大叶子节点数max_leaf_nodes: 通过限制最大叶子节点数，可以防止过拟合，默认是”None”，即不限制最大的叶子节点数。如果加了限制，算法会建立在最大叶子节点数内最优的决策树。如果特征不多，可以不考虑这个值，但是如果特征分成多的话，可以加以限制，具体的值可以通过交叉验证得到。

(7) 节点划分最小不纯度min_impurity_split: 这个值限制了决策树的增长，如果某节点的不纯度(基于基尼系数，均方差)小于这个阈值，则该节点不再生成子节点。即为叶子节点 。一般不推荐改动默认值1e-7。

上面决策树参数中最重要的包括最大特征数max_features， 最大深度max_depth， 内部节点再划分所需最小样本数min_samples_split和叶子节点最少样本数min_samples_leaf。

2.网格搜索法内容

2.1网格搜索参数含义

class sklearn.model_selection.GridSearchCV(estimator, param_grid, scoring=None, fit_params=None, n_jobs=1, iid=True, refit=True, cv=None, verbose=0, pre_dispatch=‘2*n_jobs’, error_score=’raise’, return_train_score=’warn’)

（1） estimator
选择使用的分类器，并且传入除需要确定最佳的参数之外的其他参数。每一个分类器都需要一个scoring参数，或者score方法：如estimator=RandomForestClassifier(min_samples_split=100,min_samples_leaf=20,max_depth=8,max_features=‘sqrt’,random_state=10),

（2）param_grid
需要最优化的参数的取值，值为字典或者列表，例如：param_grid =param_test1，param_test1 = {‘n_estimators’:range(10,71,100)}。

（3）scoring=None
模型评价标准，默认None,这时需要使用score函数；或者如scoring=‘roc_auc’，根据所选模型不同，评价准则不同。字符串（函数名），或是可调用对象，需要其函数签名形如：scorer(estimator, X, y)；如果是None，则使用estimator的误差估计函数。

（4）fit_params=None

（5）n_jobs=1
n_jobs: 并行数，int：个数,-1：跟CPU核数一致, 1:默认值

（6）iid=True
iid:默认True,为True时，默认为各个样本fold概率分布一致，误差估计为所有样本之和，而非各个fold的平均。
（7） refit=True
默认为True,程序将会以交叉验证训练集得到的最佳参数，重新对所有可用的训练集与开发集进行，作为最终用于性能评估的最佳模型参数。即在搜索参数结束后，用最佳参数结果再次fit一遍全部数据集。

（8）cv=None
交叉验证参数，默认None，使用三折交叉验证。指定fold数量，默认为3，也可以是yield训练/测试数据的生成器。

（9） verbose=0, scoring=None
verbose：日志冗长度，int：冗长度，0：不输出训练过程，1：偶尔输出，>1：对每个子模型都输出。

（10） pre_dispatch=‘2*n_jobs’
指定总共分发的并行任务数。当n_jobs大于1时，数据将在每个运行点进行复制，这可能导致OOM，而设置pre_dispatch参数，则可以预先划分总共的job数量，使数据最多被复制pre_dispatch次
（11） error_score=’raise’
（12） return_train_score=’warn’

2.2常用方法和属性

grid.fit()：运行网格搜索
grid_scores_：给出不同参数情况下的评价结果
best_params_：描述了已取得最佳结果的参数的组合
best_score_：提供优化过程期间观察到的最好的评分

3.实战案例

# -*- coding: utf-8 -*-
"""
Created on Sat Mar 23 11:13:45 2019

@author: 绿逗先生
"""
import numpy as np
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.model_selection import GridSearchCV
from sklearn import  metrics

#加载数据
data= np.loadtxt('E:/python/数据2.txt', delimiter=",",usecols=(0,1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12))#一列标签+12个特征
#print(data)
x,y = data[:,1:13],data[:,0]#选取列
x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(x, y, test_size=0.3, random_state=12)#划分数据集
#train= np.column_stack((X_train,y_train))
#np.savetxt('train_usual.csv',train, delimiter = ',')
#test = np.column_stack((x_test, y_test))
'''
#1.首先，不管任何参数，都选择默认，我们先拟合下数据看看：
rf0 = RandomForestClassifier(oob_score=True, random_state=12)
rf0.fit(x_train,y_train.astype('int'))
print (rf0.oob_score_)
y_predprob = rf0.predict_proba(x_test)[:,1]
print( "AUC Score (Train): %f" % metrics.roc_auc_score(y_test, y_predprob))
#拟合效果rf0.oob_score_=0.9737888198757764
#RF的默认参数拟合效果在本例比较好一些。
#AUC（Area under the Curve of ROC）Score (Train): 1.000000


#2.我们首先对n_estimators进行网格搜索：
param_test1 = {'n_estimators':[50,120,160,200,250]}
gsearch1 = GridSearchCV(estimator = RandomForestClassifier(min_samples_split=100,
                                  min_samples_leaf=20,max_depth=8,max_features='sqrt' ,random_state=10), 
                       param_grid = param_test1, scoring='roc_auc',cv=5)
gsearch1.fit(x_train,y_train)
print( gsearch1.best_params_, gsearch1.best_score_)#,gsearch1.cv_results_打印拟合结果)
#这样我们得到了最佳的弱学习器迭代次数50
#提供优化过程期间观察到的最好的评分gsearch1.best_score_=1

#3.接着我们对决策树最大深度max_depth和内部节点再划分所需最小样本数min_samples_split进行网格搜索。
param_test2 = {'max_depth':[1,2,3,5,7,9,11,13]}#, 'min_samples_split':[100,120,150,180,200,300]}
gsearch2 = GridSearchCV(estimator = RandomForestClassifier(n_estimators=50, min_samples_split=100,
                                  min_samples_leaf=20,max_features='sqrt' ,oob_score=True, random_state=10),
   param_grid = param_test2, scoring='roc_auc',iid=False, cv=5)
gsearch2.fit(x_train,y_train)
print( gsearch2.best_params_, gsearch2.best_score_)

#得到最佳 max_depth = 2
#我们看看我们现在模型的袋外分数：

rf1 = RandomForestClassifier(n_estimators= 50, max_depth=2, min_samples_split=100, min_samples_leaf=20,max_features='sqrt' ,oob_score=True, random_state=10)
rf1.fit(x_train,y_train)
print( rf1.oob_score_)
y_predprob = rf1.predict_proba(x_test)[:,1]
print( "AUC Score (Train): %f" % metrics.roc_auc_score(y_test, y_predprob))
#输出结果为0.9841897233201581
#相对于默认情况,袋外分数有提高，也就是说模型的泛化能力变好了
#对于内部节点再划分所需最小样本数min_samples_split，我们暂时不能一起定下来，因为这个还和决策树其他的参数存在关联。

#4.下面我们再对内部节点再划分所需最小样本数min_samples_split和叶子节点最少样本数min_samples_leaf一起调参。
param_test3 = {'min_samples_split':[80,100,120,140], 'min_samples_leaf':[10,20,30,40,50,100]}
gsearch3 = GridSearchCV(estimator = RandomForestClassifier(n_estimators= 50, max_depth=2,
                                  max_features='sqrt' ,oob_score=True, random_state=10),
   param_grid = param_test3, scoring='roc_auc',iid=False, cv=5)
gsearch3.fit(x_train,y_train)
print( gsearch3.best_params_, gsearch3.best_score_)
#得到最佳'min_samples_leaf': 10, 'min_samples_split': 80

#5.最后我们再对最大特征数max_features做调参:
param_test4 = {'max_features':[3,5,7,9,11]}
gsearch4 = GridSearchCV(estimator = RandomForestClassifier(n_estimators= 50, max_depth=2, min_samples_split=80,
                                  min_samples_leaf=10 ,oob_score=True, random_state=10),
   param_grid = param_test4, scoring='roc_auc',iid=False, cv=5)
gsearch4.fit(x_train,y_train)
print( gsearch4.best_params_, gsearch4.best_score_)
#得到'max_features': 3
'''
#6.用我们搜索到的最佳参数，我们再看看最终的模型拟合：
rf2 = RandomForestClassifier(n_estimators= 50, max_depth=2, min_samples_split=80,
                                min_samples_leaf=10,max_features=3,oob_score=True, random_state=10)
rf2.fit(x_train,y_train)
print (rf2.oob_score_)
#此时的输出为：0.99
#可见此时模型已经最优化