目录

一、什么是随机森林？

1. 从决策树到集成学习：为什么需要 "森林"？

2.什么是集成学习

二、随机森林的工作原理

三、随机森林构造过程

四、随机森林api介绍

五、随机森林的优缺点

六、垃圾邮件判断案例

1.数据集介绍

​编辑

2.代码解析

（1） 导入必要的库

（2） 数据读取与准备

（3） 划分训练集和测试集

（4）创建并训练随机森林模型

（5） 模型预测与评估

（6） 特征重要性分析

（7）特征重要性可视化

完整代码如下

一、什么是随机森林？

提到随机森林，很多人会直观地想："不就是很多决策树凑在一起吗？" 这句话对了一半，但忽略了其核心的 "随机性" 设计。要理解随机森林，我们需要先从它的 "积木"—— 决策树和 "组装方式"—— 集成学习说起。

1. 从决策树到集成学习：为什么需要 "森林"？

决策树是一种直观的机器学习模型，它像一棵倒置的树，通过对特征的逐步判断（如 "年龄是否大于 30？"" 收入是否超过 5 万？"）来实现分类或回归。单棵决策树的优点是简单易懂、训练速度快，但缺点也很明显：容易过拟合（对训练数据拟合过好，泛化能力差），且预测结果受数据微小变化影响较大（稳定性差）。
为了解决单棵决策树的缺陷，集成学习（Ensemble Learning） 应运而生。集成学习的核心思想是："三个臭皮匠顶个诸葛亮"—— 通过组合多个 "弱学习器"（性能略优于随机猜测的模型）的预测结果，得到一个更强大的 "强学习器"。随机森林就是集成学习中最成功的代表之一，它的 "弱学习器" 正是决策树。

2.什么是集成学习

• 集成学习：通过组合多个基础学习器（如决策树、逻辑回归等）提升模型性能，典型方法包括：
• Bagging（如随机森林）
• Boosting（如AdaBoost、XGBoost）
• 堆叠模型（Stacking）

二、随机森林的工作原理

随机森林的核心在于 "随机" 二字，主要体现在两个方面：
1. 数据随机：使用 Bootstrap 抽样法从原始数据中随机抽取样本，为每棵树创建不同的训练集
2. 特征随机：在构建每棵树的每个节点时，随机选择部分特征进行分裂

3.森林结构：由多棵决策树组成，最终结果通过投票（分类）或平均（回归）决定。
其具体工作流程如下：
1. 从原始数据集中随机有放回地抽取 N 个样本，形成新的训练集
2. 对于每个样本集，随机选择部分特征，构建一棵决策树
3. 重复上述过程，构建多棵决策树
4. 对于分类问题，通过投票决定最终类别；对于回归问题，取平均值作为结果

三、随机森林构造过程

在机器学习中，随机森林是⼀个包含多个决策树的分类器，并且其输出的类别是由个别树输出的类别的众数⽽定。
随机森林    =    Bagging    +    决策树

例如,    如果你训练了5个树,    其中有4个树的结果是True,    1个树的结果是False,    那么最终投票结果就是True
随机森林够造过程中的关键步骤(M表示特征数⽬)：
1)⼀次随机选出⼀个样本，有放回的抽样，重复N次(有可能出现重复的样本)
 2)    随机去选出m个特征,    m    <<M，建⽴决策树

四、随机森林api介绍

以下是随机森林的源码参数：

sklearn.ensemble.RandomForestClassifier(n_estimators=10,    criterion=’gini’,    max_depth=None,    bootstrap=True,random_state=None,    min_samples_split=2)
 n_estimators：integer，optional(default    =    10)森林⾥的树⽊数量120,200,300,500,800,1200
在利⽤最⼤投票数或平均值来预测之前，你想要建⽴⼦树的数量。
Criterion：string，可选(default    =“gini”)
分割特征的测量⽅法
max_depth：integer或None，可选(默认=⽆)
树的最⼤深度    5,8,15,25,30
 max_features="auto”,每个决策树的最⼤特征数量
If    "auto",    then    max_features=sqrt(n_features)    .
 If    "sqrt",    then    max_features=sqrt(n_features)    (same    as    "auto").
 If    "log2",    then    max_features=log2(n_features)    .
 If    None,    then    max_features=n_features    .
 bootstrap：boolean，optional(default    =    True)
是否在构建树时使⽤放回抽样
min_samples_split    内部节点再划分所需最⼩样本数
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。
min_samples_leaf    叶⼦节点的最⼩样本数
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。
叶是决策树的末端节点。    较⼩的叶⼦使模型更容易捕捉训练数据中的噪声。
⼀般来说，我更偏向于将最⼩叶⼦节点数⽬设置为⼤于50。
min_impurity_split:    节点划分最⼩不纯度
这个值限制了决策树的增⻓，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
叶⼦节点最少样本数min_samples_leaf。

五、随机森林的优缺点

优点：

1.准确率高：通常优于单一决策树，甚至在很多情况下表现优于 SVM、神经网络等算法
2. 抗过拟合能力强：通过多棵树的集成，有效降低了过拟合风险
3. 处理高维数据能力强：不需要特征选择，可以自动处理高维数据
4. 能处理非线性数据：无需对数据进行复杂转换
5. 对缺失值不敏感：有较好的容错能力
6. 可以评估特征重要性：帮助理解数据

缺点：
计算成本高：训练时间和内存消耗较大（因多棵决策树）
解释性较弱：模型解释性较差（“黑盒”特性），虽然单棵决策树易解释，但 "森林" 的整体决策过程难以可视化（可通过特征重要性部分弥补）；
对超高维稀疏数据（如文本）可能不如线性模型高效。

六、垃圾邮件判断案例

1.数据集介绍

我们使用的是经典的spambase.csv数据集，该数据集包含了 4601 条邮件记录，每条记录有 57 个特征和 1 个标签。这些特征主要包括：
邮件中某些特定单词出现的频率
某些特定字符出现的频率
邮件的平均长度、最长连续大写字母长度等
标签为 0（正常邮件）或 1（垃圾邮件），我们的目标是根据这些特征预测一封邮件是否为垃圾邮件。

2.代码解析

（1） 导入必要的库

from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn import metrics
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.model_selection import train_test_split

这部分代码导入了后续需要用到的库：
• RandomForestClassifier：随机森林分类器，是我们要使用的核心算法
• metrics：sklearn 中的评估指标模块，用于模型性能评估
• pandas：数据处理库，用于读取和处理数据
• matplotlib.pyplot：绘图库，用于可视化特征重要性
• train_test_split：用于将数据集分割为训练集和测试集

（2） 数据读取与准备

data = pd.read_csv('spambase.csv')

使用 pandas 的read_csv函数读取垃圾邮件数据集spambase.csv，将其存储在data变量中，这是一个 DataFrame 对象。

X = data.iloc[:, :-1]
y = data.iloc[:, -1]

X = data.iloc[:, :-1]：提取所有行，除最后一列外的所有列作为特征数据（特征矩阵）
y = data.iloc[:, -1]：提取所有行的最后一列作为标签数据（目标变量），其中 1 表示垃圾邮件，0 表示正常邮件

（3） 划分训练集和测试集

x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=100)

使用train_test_split函数将数据集划分为训练集和测试集
• test_size=0.2：表示测试集占总数据的 20%，训练集占 80%
• random_state=100：设置随机种子，确保每次运行代码时得到相同的划分结果，保证实验的可重复性
• 返回的四个变量分别是：训练特征、测试特征、训练标签、测试标签

（4）创建并训练随机森林模型

rf = RandomForestClassifier(n_estimators=100, max_depth=10, min_samples_split=3)

创建随机森林分类器实例，并设置超参数：
• n_estimators=100：森林中包含 100 棵决策树
• max_depth=10：每棵树的最大深度限制为 10，防止树过度生长导致过拟合
• min_samples_split=3：节点分裂所需的最小样本数为 3，即当节点样本数少于 3 时不再分裂

rf.fit(x_train, y_train)

使用训练集对模型进行训练，fit方法会根据输入的训练数据调整模型参数，使模型能够学习到特征与标签之间的关系。

（5） 模型预测与评估

predict = rf.predict(x_train)
print(metrics.classification_report(predict, y_train))

• 用训练好的模型对训练集进行预测，得到预测结果predict
• 使用classification_report生成详细的分类评估报告，包括精确率（precision）、召回率（recall）、F1 分数（f1-score）和支持度（support）
• 这一步主要是查看模型在训练数据上的表现，判断是否存在欠拟合

predict1 = rf.predict(x_test)
print(metrics.classification_report(predict1, y_test))

用模型对测试集进行预测，得到预测结果predict1
• 同样生成分类评估报告，这是评估模型泛化能力的关键步骤
• 比较训练集和测试集的评估结果，可以判断模型是否过拟合

（6） 特征重要性分析

feature_names = X.columns
feature_importance = pd.DataFrame({'特征名称': feature_names,'重要性得分': rf.feature_importances_
})

X.columns获取所有特征的名称
• 创建一个 DataFrame 来存储特征名称及其对应的重要性得分
• rf.feature_importances_获取随机森林计算出的各特征重要性得分，得分越高表示该特征对分类结果的影响越大

feature_importance = feature_importance.sort_values(by='重要性得分', ascending=False)
print(feature_importance.head(10))

按 "重要性得分" 降序排列特征
打印出前 10 个最重要的特征，帮助我们理解哪些特征对垃圾邮件分类最关键

（7）特征重要性可视化

plt.rcParams["font.sans-serif"] = ["SimHei"]
plt.rcParams["axes.unicode_minus"] = False

设置 matplotlib 的字体参数，确保中文能正常显示，避免负号显示异常。

top_features = feature_importance.head(10)
plt.figure(figsize=(12, 8))
bars = plt.barh(top_features['特征名称'], top_features['重要性得分'], color='skyblue')
plt.title('随机森林模型中前10个重要特征的重要性得分', fontsize=14)
plt.xlabel('重要性得分', fontsize=12)
plt.ylabel('特征名称', fontsize=12)
plt.show()

提取前 10 个最重要的特征
创建一个大小为 12x8 的图形
使用水平条形图barh可视化这些特征的重要性得分
设置图表标题、x 轴标签和 y 轴标签
plt.show()显示图表

完整代码如下：

from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn import metrics
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.model_selection import train_test_split
data=pd.read_csv('spambase.csv')
X=data.iloc[:,:-1]
y=data.iloc[:,-1]
x_train,x_test,y_train,y_test=train_test_split(X,y,test_size=0.2,random_state=100)
rf=RandomForestClassifier(n_estimators=100,max_depth=10,min_samples_split=3)
rf.fit(x_train,y_train)
predict=rf.predict(x_train)
print(metrics.classification_report(predict,y_train))
predict1=rf.predict(x_test)
print(metrics.classification_report(predict1,y_test))
feature_names = X.columns
feature_importance = pd.DataFrame({'特征名称': feature_names,'重要性得分': rf.feature_importances_
})
feature_importance = feature_importance.sort_values(by='重要性得分', ascending=False)
print(feature_importance.head(10))
plt.rcParams["font.sans-serif"] = ["SimHei"]
plt.rcParams["axes.unicode_minus"] = False
top_features = feature_importance.head(10)
plt.figure(figsize=(12, 8))
bars = plt.barh(top_features['特征名称'], top_features['重要性得分'], color='skyblue')
plt.title('随机森林模型中前10个重要特征的重要性得分', fontsize=14)
plt.xlabel('重要性得分', fontsize=12)
plt.ylabel('特征名称', fontsize=12)
plt.show()