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2023-06-3013:38·spssauSPSSAU-在线SPSS分析软件随机森林模型randomforestSPSSAU随机森林模型阅读随机森林模型前，建议首先阅读决策树模型手册（点击后跳到决策树模型的帮助手册页面），因为随机森林模型实质上是多个决策树模型的综合，决策树模型只构建一棵分类树，但是随机森林模型构建非常多棵决策树，相当于在重复决策树模型。随机森林模型基于随机样本进行构建，并且在每个树节点时，考虑到分裂随机特征性，因而一般意义上，随机森林模型优于决策树模型（但并不一定，实际研究中应该以数据为准）。上述中提及随机森林模型是多个决策树模型的综合，但是数据本身就只有一份，其是如何做到多个决策树模型呢？此处涉及到随机抽样原理，比如有100个数据，第1次随机从其中随机抽取100个数据，就得到一份新数据，即可使用该新数据进行一次决策树模型构建，接着第2次重复随机抽取100个数据，又得到一份新数据，再次使用新数据进行一次决策树模型构建。不停地重复循环上述步骤，即得到多个决策树模型；至于应该是多少个决策树，这可由参数设置决定。在得到多个决策树后，利用投票方式（比如多份数据均指向应该为A类别，那么就为A类别）或者求解均值概率方式来统计最终的分类结果。除此之外，随机森林的其它参数和指标解读，与决策树基本一致，因为其实质性原理为多个决策树模型的综合而已。随机森林模型案例Contents
1背景22理论23操作34SPSSAU输出结果45文字分析56剖析71背景
随机森林时依旧使用经典的‘鸢尾花分类数据集’进行案例演示，共为150个样本，包括4个特征属性（4个自变量X），分别是花萼长度，花萼宽度，花瓣长度，花瓣宽度，标签为鸢尾花卉类别，共包括3个类别分别是刚毛鸢尾花、变色鸢尾花和弗吉尼亚鸢尾花（下称A、B、C三类）。2理论
随机森林模型的原理上，其可见下图。比如本案例有150个样本，使用80%即120个样本用于训练模型，并且训练3个决策树（此处3为决策树数量参数值，可自行设置），该3个决策树的数据是随机抽样得到，构建得到3个决策树后，使用投票策略进行最终决策，该述整个模型即为随机森林模型全貌。具体涉及相关参数信息，如下：上述参数中，节点分裂标准、节点分列最小样本、叶节点最小样本量和树最大深度共四个参数值，其与决策树模型完全一致，具体可参考决策树模型手册（点击后跳到决策树模型的帮助手册页面）。最大特征数目限制：随机森林构建多棵决策树，每棵决策树不一定使用全部的特征（即自变量X），其可只使用部分特征，此参数值设置使用特征数量限制，通常情况下不需要对该参数设置，系统自动判断即可。决策树数量：默认值为100，即构建100模决策树，该参数值可自行设置，通常不需要设置，决策树数量越多，模型构建越稳定，但模型运行时间越长。是否有放回抽样：随机抽样原理上，比如100个样本中抽100个，第1次抽到编号5，第2次是否还可能继续抽到编号5，如果是放回抽样则可能，如果是不放回抽样则不可能再抽到编号5，正常情况下应该使用放回抽样，尤其是在样本数据集较少时。袋外数据测试：比如100个样本随机抽100个，某些样本重复被抽到，可能余下一些编号无论如何也没有抽到，该类数据称为‘袋外数据’，此部分数据可在测试数据中进行使
发布人：hafe5915发布时间：2024-05-21
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