sklearn机器学习实战——随机森林回归与特征重要性分析全过程（附完整代码和结果图）

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作者：小白熊

作者简介：精通python、matlab、c#语言，擅长机器学习，深度学习，机器视觉，目标检测，图像分类，姿态识别，语义分割，路径规划，智能优化算法，数据分析，各类创新融合等等。

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1 引言

  随机森林（Random Forest）是一种流行的集成学习方法，广泛应用于分类与回归任务中。其通过构建多个决策树，并将这些树的预测结果进行平均（对于回归任务）或投票（对于分类任务）来提升模型的准确性和稳健性。本文旨在通过加州房价数据集，介绍随机森林回归模型的完整训练过程，包含数据预处理、模型训练、模型评价、特征重要性分析等内容。

2 随机森林的理论基础

  随机森林是一种基于决策树的集成学习算法。其主要思想是在训练过程中，通过随机选择特征子集来构建多个决策树，并利用这些树的结果进行投票或取均值。具体而言，随机森林的核心机制可以归纳为以下几点：

• 多样性：每棵决策树在训练时，都会使用数据的一个随机子集，且每次分裂时使用的特征是随机选择的，这就使得不同的树有不同的决策结构，从而提高了模型的多样性和泛化能力。
• 降低方差：单个决策树往往对训练数据过拟合，但通过集成大量的决策树，随机森林能够有效地降低方差，改善模型的泛化能力。
• 高鲁棒性：由于随机森林通过集成多棵树的决策结果，避免了单一模型对某些噪声数据的过度敏感性，具备更高的鲁棒性。

3 数据集介绍

  本文使用的加州房价数据集来自于sklearn库中的fetch_california_housing()函数。该数据集包含加州不同地区的房屋特征与对应的房价中位数，特征包括人口密度、平均房间数、区域收入等。本文通过该数据集构建随机森林回归模型，并预测房价。

# 加载加州房价数据集
from sklearn.datasets import fetch_california_housing
data = fetch_california_housing()

4 数据预处理

  在机器学习任务中，数据的预处理是非常关键的一步。包括处理缺失值、数据标准化以及数据集划分。

4.1 缺失值检测

  需要检测数据集是否存在缺失值。本文使用isnull().sum()方法检查每个特征中的缺失值情况。代码如下：

missing_values = df.isnull().sum()
print("缺失值检测结果：\n", missing_values)

如果数据集存在缺失值则需要进行填补操作。

4.2 数据标准化

  由于数据中的各个特征可能具有不同的量纲，因此我们需要对数据进行标准化处理。标准化的目的是将不同量纲的特征转化为均值为0、方差为1的数据，从而消除量纲对模型的影响。本文使用StandardScaler()进行数据标准化：

scaler = StandardScaler()
X_scaled = scaler.fit_transform(X)

4.3 数据集划分

  为了评估模型的性能，需要将数据集划分为训练集和验证集，验证集用于测试模型的泛化能力。本文使用train_test_split函数将数据集按8:2的比例进行划分：

X_train, X_val, y_train, y_val = train_test_split(X_scaled, y, test_size=0.2, random_state=42)

5 模型构建与训练

  随机森林回归模型通过sklearn库中的RandomForestRegressor()函数进行构建。在本文中，我们设置决策树的数量为100，随机数种子为42，模型的构建和训练代码如下：

rf_model = RandomForestRegressor(n_estimators=100, random_state=42)
rf_model.fit(X_train, y_train)

这里，n_estimators表示随机森林中决策树的数量，random_state为随机数种子，用于保证结果的可重复性。

6 十折交叉验证

  为了确保模型的稳健性，本文采用了十折交叉验证（KFold Cross Validation）。十折交叉验证通过将数据分为10份，每次使用9份数据进行训练，1份数据进行验证，如此循环10次，取平均结果。代码如下：

from sklearn.model_selection import KFold, cross_val_score
kf = KFold(n_splits=10, shuffle=True, random_state=42)
cv_scores = cross_val_score(rf_model, X_train, y_train, cv=kf, scoring='neg_mean_squared_error')
print(f"十折交叉验证MSE: {np.mean(-cv_scores)}")

通过交叉验证，我们能够避免因数据划分带来的偶然性影响，确保模型性能的稳定性。

7 模型评估

在验证集上，我们计算以下四个常用的回归评估指标：

• MSE（均方误差）：衡量模型预测值与真实值之间的平均平方误差。
• MAE（平均绝对误差）：衡量预测值与真实值之间的平均绝对差距。
• RMSE（均方根误差）：MSE的平方根，表示模型的平均误差大小。
• R²（决定系数）：衡量模型的解释能力，取值范围为0到1，值越接近1表示模型越优。
  
  

计算代码如下：

from sklearn.metrics import mean_squared_error, mean_absolute_error, r2_scorey_val_pred = rf_model.predict(X_val)
mse_val = mean_squared_error(y_val, y_val_pred)
mae_val = mean_absolute_error(y_val, y_val_pred)
rmse_val = np.sqrt(mse_val)
r2_val = r2_score(y_val, y_val_pred)print(f"MSE (验证集): {mse_val}")
print(f"MAE (验证集): {mae_val}")
print(f"RMSE (验证集): {rmse_val}")
print(f"R² (验证集): {r2_val}")

通过这些评价指标，我们可以综合评估模型的预测效果：

并利用回归图进行模型可视化：

# 绘制回归图
plt.figure(figsize=(10,6))
sns.regplot(x=y_val, y=y_val_pred, scatter_kws={'s':10}, line_kws={'color':'red'})
plt.xlabel("真实值")
plt.ylabel("预测值")
plt.title("验证集-回归图")
plt.show()

8 特征重要性分析

  特征重要性反映了每个特征对模型预测结果的贡献度。通过随机森林的feature_importances_属性，我们可以获得每个特征的重要性分数，并进行可视化分析：

importances = rf_model.feature_importances_
indices = np.argsort(importances)[::-1]# 可视化特征重要性
plt.figure(figsize=(10, 6))
sns.barplot(x=importances[indices], y=np.array(data.feature_names)[indices])
plt.title('Feature Importances in Random Forest Model')
plt.show()

通过特征重要性分析，我们可以发现哪些特征对房价预测有较大影响：

9 完整代码

import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor
from sklearn.model_selection import train_test_split, cross_val_score, KFold
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.metrics import mean_squared_error, mean_absolute_error, r2_score
from sklearn.datasets import fetch_california_housing
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
import warningswarnings.filterwarnings("ignore")# 设置中文字体为SimHei
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False# 加载加州房价数据集
data = fetch_california_housing()# 数据转换
df = pd.DataFrame(data.data, columns=data.feature_names)
df['Target'] = data.target# 检测缺失值
missing_values = df.isnull().sum()
print("缺失值检测结果：\n", missing_values)# 数据提取
X = df.drop('Target', axis=1)
y = df['Target']# 数据标准化
scaler = StandardScaler()
X_scaled = scaler.fit_transform(X)# 划分训练集和验证集
X_train, X_val, y_train, y_val = train_test_split(X_scaled, y, test_size=0.2, random_state=42)# 构建随机森林回归模型
rf_model = RandomForestRegressor(n_estimators=100, random_state=42)# 十折交叉验证
kf = KFold(n_splits=10, shuffle=True, random_state=42)
cv_scores = cross_val_score(rf_model, X_train, y_train, cv=kf, scoring='neg_mean_squared_error')
print(f"十折交叉验证MSE: {np.mean(-cv_scores)}")# 训练模型
rf_model.fit(X_train, y_train)# 模型预测
y_val_pred = rf_model.predict(X_val)# 计算评价指标
mse_val = mean_squared_error(y_val, y_val_pred)
mae_val = mean_absolute_error(y_val, y_val_pred)
rmse_val = np.sqrt(mse_val)
r2_val = r2_score(y_val, y_val_pred)print(f"MSE (验证集): {mse_val}")
print(f"MAE (验证集): {mae_val}")
print(f"RMSE (验证集): {rmse_val}")
print(f"R^2 (验证集): {r2_val}")# 绘制回归图
plt.figure(figsize=(10,6))
sns.regplot(x=y_val, y=y_val_pred, scatter_kws={'s':10}, line_kws={'color':'red'})
plt.xlabel("真实值")
plt.ylabel("预测值")
plt.title("验证集-回归图")
plt.show()# 特征重要性分析
importances = rf_model.feature_importances_
indices = np.argsort(importances)[::-1]# 可视化特征重要性
plt.figure(figsize=(10, 6))
sns.barplot(x=importances[indices], y=np.array(data.feature_names)[indices])
plt.title('随机森林特征重要性分析')
plt.show()

结束语

  本文通过加州房价数据集，详细介绍了如何使用随机森林回归进行预测。首先进行数据预处理和标准化，然后构建了随机森林回归模型，并使用十折交叉验证评估了模型的性能，最终通过多种评估指标对模型进行评价。此外，我们还分析了各个特征的重要性，进一步解释了模型的决策依据。随机森林凭借其鲁棒性与优秀的泛化能力，在回归任务中表现出了良好的预测效果。希望文章对你有所帮助！如果有任何疑问或建议，欢迎在评论区留言！