Python随机森林算法详解及优化技巧

简介：
本文章深入解析了Python中随机森林算法的工作原理，并提供了实用的优化方法和技巧。适合希望提升模型预测能力的数据科学家与机器学习爱好者阅读。 优化随机森林算法以提高1%到5%的正确率（在已有超过90%准确率的基础上进一步提升可能会导致过拟合）。参考文献是必不可少的，毕竟早期提出的算法已经被广泛研究过了，几乎所有的优化方法都被尝试过。人类最聪明的地方在于能够利用前人的经验和工具。 以下是具体的优化思路： 1. 计算传统模型的准确性。 2. 确定最佳树深度，并根据此深度重新生成随机森林。 3. 评估新生成的每棵树AUC值，选择一定比例AUC较高的树。 4. 根据计算出的数据相似度排除掉相似度过高且AUC较低的树。 5. 计算最终模型的准确率。 主要代码如下（注释详细说明了每个步骤）： ```python #-*- coding: utf-8 -*- ``` 由于注释已经很详尽，这里不再赘述。