隨機森林模型

• 集成模型簡介
• • Bagging算法
  • Boosting算法
• 隨機森林模型
• • 1、基本原理
  • • 1、數(shù)據(jù)隨機
    • 2、特征隨機
• 隨機森林的代碼實現(xiàn)
• • 案例實戰(zhàn)
  • • 量化金融股票
  • 參數(shù)調優(yōu)

集成模型簡介

集成學習模型使用一系列弱學習器（基礎模型或者基模型）進行學習。將各個弱學習器的結果進行整合，從而達到比單個學習器更好的學習效果。常見的算法有bagging算法和boosting算法。隨機森林就是典型的bagging算法，而boosting算法的典型學習模型有Adaboost、GBDT、XGBoost、LightGBM。

Bagging算法

bagging算法原理類似投票，每次使用一個訓練集訓練一個弱學習器，有放回地隨機抽取n次后，根據(jù)不同的訓練集訓練出n個弱學習器。對于分類問題，根據(jù)所有的弱學習器的投票，進行“少數(shù)服從多數(shù)”的原則進行最終預測結果。對于回歸問題，采取所有學習器的平均值作為最終結果。

Boosting算法

Boosting算法本質是將弱學習器提升至強學習器。它和bagging算法區(qū)別在于，bagging算法對待所有的弱學習器一視同仁，而boosting算法則對弱學習器區(qū)別對待，改變弱學習器的權重。具體表現(xiàn)在：1、在每一論訓練后對預測結果較準確的弱學習器給予較大權重，對不好的弱學習器降低權重。2、在每一輪訓練后改變訓練集的權值或概率分布。通過提高前一輪被弱學習器預測錯誤的樣例的權值，降低前一輪被弱學習器預測正確的樣例權值。提高若學器對預測錯誤的數(shù)據(jù)的重視程度。

隨機森林模型

1、基本原理

隨機森林（random forest）是一種經(jīng)典的bagging模型，其弱學習器為決策樹模型。為了保證模型的泛化能力，在建立每棵樹時，遵循“數(shù)據(jù)隨機”和“特征隨機”兩個基本原則。

1、數(shù)據(jù)隨機

從所有數(shù)據(jù)中有放回地隨機抽取數(shù)據(jù)作為其中一個決策樹模型的訓練數(shù)據(jù)。

2、特征隨機

假設每個樣本的維度為M，指定一個常數(shù)k<M，隨機地從M個特征中選取k個特征，在使用python構造隨機森林模型，默認選取特征的個數(shù)k為√M。

隨機森林的代碼實現(xiàn)

隨機森林分類模型的弱學習器是分類決策樹模型，隨機森林回歸模型的弱學習器是回歸決策樹模型。

####隨機森林0-1分類模型 from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier X = [[1, 2], [3, 4], [5, 6], [7, 8], [9, 10]] y = [0, 0, 0, 1, 1] model = RandomForestClassifier(n_estimators=10, random_state=123) model.fit(X, y) print(model.predict([[5, 5]]))

n_estimators：若學習器的數(shù)量
random_state：隨機種子，

###隨機森林回歸模型 from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor X = [[1, 2], [3, 4], [5, 6], [7, 8], [9, 10]] y = [1, 2, 3, 4, 5] model = RandomForestRegressor(n_estimators=10, random_state=123) model.fit(X, y) print(model.predict([[5, 5]]))

案例實戰(zhàn)

量化金融股票

1、引入所需要的庫

import tushare as ts # 股票基本數(shù)據(jù)相關庫 import numpy as np # 科學計算相關庫 import pandas as pd # 科學計算相關庫 import talib # 股票衍生變量數(shù)據(jù)相關庫 import matplotlib.pyplot as plt # 引入繪圖相關庫 from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier # 引入分類決策樹模型 from sklearn.metrics import accuracy_score # 引入準確度評分函數(shù) import warnings warnings.filterwarnings("ignore") # 忽略警告信息，警告非報錯，不影響代碼執(zhí)行

2、獲取數(shù)據(jù)

# 1.股票基本數(shù)據(jù)獲取 df = ts.get_k_data('000002',start='2015-01-01',end='2019-12-31') df = df.set_index('date') # 設置日期為索引# 2.簡單衍生變量構造 df['close-open'] = (df['close'] - df['open'])/df['open'] df['high-low'] = (df['high'] - df['low'])/df['low']df['pre_close'] = df['close'].shift(1) # 該列所有往下移一行形成昨日收盤價 df['price_change'] = df['close']-df['pre_close'] df['p_change'] = (df['close']-df['pre_close'])/df['pre_close']*100# 3.移動平均線相關數(shù)據(jù)構造 df['MA5'] = df['close'].rolling(5).mean() df['MA10'] = df['close'].rolling(10).mean() df.dropna(inplace=True) # 刪除空值# 4.通過Ta_lib庫構造衍生變量 df['RSI'] = talib.RSI(df['close'], timeperiod=12) # 相對強弱指標 df['MOM'] = talib.MOM(df['close'], timeperiod=5) # 動量指標 df['EMA12'] = talib.EMA(df['close'], timeperiod=12) # 12日指數(shù)移動平均線 df['EMA26'] = talib.EMA(df['close'], timeperiod=26) # 26日指數(shù)移動平均線 df['MACD'], df['MACDsignal'], df['MACDhist'] = talib.MACD(df['close'], fastperiod=12, slowperiod=26, signalperiod=9) # MACD值 df.dropna(inplace=True) # 刪除空值

3、特征變量和目標變量提取

X = df[['close', 'volume', 'close-open', 'MA5', 'MA10', 'high-low', 'RSI', 'MOM', 'EMA12', 'MACD', 'MACDsignal', 'MACDhist']] y = np.where(df['price_change'].shift(-1)> 0, 1, -1)

4、劃分訓練集和測試集

X_length = X.shape[0] # shape屬性獲取X的行數(shù)和列數(shù)，shape[0]即表示行數(shù) split = int(X_length * 0.9) X_train, X_test = X[:split], X[split:] y_train, y_test = y[:split], y[split:]

5、模型構建

model = RandomForestClassifier(max_depth=3, n_estimators=10, min_samples_leaf=10, random_state=1) model.fit(X_train, y_train)

完整的RandomForestClassifier參數(shù)

RandomForestClassifier(bootstrap=True, ccp_alpha=0.0, class_weight=None,criterion='gini', max_depth=3, max_features='auto',max_leaf_nodes=None, max_samples=None,min_impurity_decrease=0.0, min_impurity_split=None,min_samples_leaf=10, min_samples_split=2,min_weight_fraction_leaf=0.0, n_estimators=10,n_jobs=None, oob_score=False, random_state=1, verbose=0,warm_start=False)

6、預測

y_pred = model.predict(X_test) a = pd.DataFrame() # 創(chuàng)建一個空DataFrame a['預測值'] = list(y_pred) a['實際值'] = list(y_test)

用pridict_paoba()函數(shù)科研預測各個分類的概率

# 查看預測概率 y_pred_proba = model.predict_proba(X_test) y_pred_proba[0:5]

7、模型準確度評估

from sklearn.metrics import accuracy_score score = accuracy_score(y_pred, y_test) # 此外，我們還可以通過模型自帶的score()函數(shù)記性打分，代碼如下： model.score(X_test, y_test)

8、分析特征變量的特征重要性

model.feature_importances_ # 通過如下代碼可以更好的展示特征及其特征重要性： features = X.columns importances = model.feature_importances_ a = pd.DataFrame() a['特征'] = features a['特征重要性'] = importances a = a.sort_values('特征重要性', ascending=False)

參數(shù)調優(yōu)

from sklearn.model_selection import GridSearchCV # 網(wǎng)格搜索合適的超參數(shù) # 指定分類器中參數(shù)的范圍 parameters = {'n_estimators':[5, 10, 20], 'max_depth':[2, 3, 4, 5], 'min_samples_leaf':[5, 10, 20, 30]} new_model = RandomForestClassifier(random_state=1) # 構建分類器 grid_search = GridSearchCV(new_model, parameters, cv=6, scoring='accuracy') # cv=6表示交叉驗證6次，scoring='roc_auc'表示以ROC曲線的AUC評分作為模型評價準則, 默認為'accuracy', 即按準確度評分，設置成'roc_auc'表示以ROC曲線的auc值作為評估標準 grid_search.fit(X_train, y_train) # 傳入數(shù)據(jù) grid_search.best_params_ # 輸出參數(shù)的最優(yōu)值

9、 收益回測曲線繪制

X_test['prediction'] = model.predict(X_test) X_test['p_change'] = (X_test['close'] - X_test['close'].shift(1)) / X_test['close'].shift(1) X_test['origin'] = (X_test['p_change'] + 1).cumprod() X_test['strategy'] = (X_test['prediction'].shift(1) * X_test['p_change'] + 1).cumprod() X_test[['strategy', 'origin']].tail()

# 通過如下代碼將收益情況刪除空值后可視化，并設置X軸刻度自動傾斜： X_test[['strategy', 'origin']].dropna().plot() plt.gcf().autofmt_xdate() plt.show()

總結

以上是生活随笔為你收集整理的随机森林模型的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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