Ｈ2O中的随机森林算法介绍及其项目实战（python实现）

包的引入：from h2o.estimators.random_forest import H2ORandomForestEstimator

H2ORandomForestEstimator 的常用方法和参数介绍：

(一)建模方法：

model ＝H2ORandomForestEstimator(ntrees=ｎ,max_depth =ｍ)model.train(x=random_pv.names,y='Catrgory',training_frame=trainData)

通过trainData来构建随机森林模型，model.train中的trainData：训练集，ｘ：预测变量名称，ｙ：预测 响应变量的名称

(二)预测方法：

pre_tag=H2ORandomForestEstimator.predict(model ,test_data) 利用训练好的模型来对测试集进行预测，其中的model：训练好的模型， test_data：测试集。

(三)算法参数说明：

(1)ntrees：构建模型时要生成的树的棵树。

(2)max_depth ：每棵树的最大深度。

项目要求：

题目一： 利用train.csv中的数据，通过H2O框架中的随机森林算法构建分类模型，然后利用模型对 test.csv中的数据进行预测，并计算分类的准确度进而评价模型的分类效果；通过调节参 数，观察分类准确度的变化情况。 注：准确度＝预测正确的数占样本数的比例

题目二： 通过H2o Flow 的随机森林算法，用同题目一中所用同样的训练数据和参数，构建模型； 参看模型中特征的重要性程度，从中选取前８个特征，再去训练模型，并重新预测结果， 进而计算分类的准确度。

需求完成内容：２个题目的代码，认为最好的准确度的输出值和test数据与预测结果合并 后的数据集，命名为predict.csv

python实现代码如下：

(1) 题目一：

#手动进行调节参数得到最好的准确率import pandas as pdimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltimport h2oh2o.init()from h2o.estimators.random_forest import H2ORandomForestEstimatorfrom __future__ import division df=h2o.import_file('train.csv')trainData=df[2:] model=H2ORandomForestEstimator(ntrees=6,max_depth =16)model.train(x=trainData.names,y='Catrgory',training_frame=trainData)df2=h2o.import_file('test.csv')test_data=df2[2:]pre_tag=H2ORandomForestEstimator.predict(model ,test_data)predict=df2.concat(pre_tag)dfnew=predict[predict['Catrgory']==predict['predict']]Precision=dfnew.nrow/predict.nrow print(Precision)h2o.download_csv(predict,'predict.csv')

运行结果最好为87.0833%-6-16，如下

#for循环进行调节参数得到最好的准确率import pandas as pdimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltimport h2oh2o.init()from h2o.estimators.random_forest import H2ORandomForestEstimatorfrom __future__ import division df=h2o.import_file('train.csv')trainData=df[2:]df2=h2o.import_file('test.csv')test_data=df2[2:]Precision=0nt=0md=0for i in range(1,50): for j in range(1,50): model=H2ORandomForestEstimator(ntrees=i,max_depth =j) model.train(x=trainData.names,y='Catrgory',training_frame=trainData) pre_tag=H2ORandomForestEstimator.predict(model ,test_data) predict=df2.concat(pre_tag) dfnew=predict[predict['Catrgory']==predict['predict']] p=dfnew.nrow/predict.nrow if Precision<p: Precision=p nt=i md=j print(Precision)print(i)print(j)h2o.download_csv(predict,'predict.csv')

运行结果最好为87.5%-49-49，如下

(2)题目二：建模如下,之后挑出排名前8的特征进行再次建模

#手动调节参数得到最大准确率import pandas as pdimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltimport h2oh2o.init()from h2o.estimators.random_forest import H2ORandomForestEstimatorfrom __future__ import division df=h2o.import_file('train.csv')trainData=df[['Average_speed','r_a','r_b','v_a','v_d','Average_RPM','Variance_speed','v_c','Catrgory']]df2=h2o.import_file('test.csv')test_data=df2[['Average_speed','r_a','r_b','v_a','v_d','Average_RPM','Variance_speed','v_c','Catrgory']] model=H2ORandomForestEstimator(ntrees=5,max_depth =18)model.train(x=trainData.names,y='Catrgory',training_frame=trainData) pre_tag=H2ORandomForestEstimator.predict(model ,test_data)predict=df2.concat(pre_tag)dfnew=predict[predict['Catrgory']==predict['predict']]Precision=dfnew.nrow/predict.nrow print(Precision)h2o.download_csv(predict,'predict.csv')

运行结果最好为87.5%-5-18，如下

#for循环调节参数得到最大正确率import pandas as pdimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltimport h2oh2o.init()from h2o.estimators.random_forest import H2ORandomForestEstimatorfrom __future__ import division df=h2o.import_file('train.csv')trainData=df[['Average_speed','r_a','r_b','v_a','v_d','Average_RPM','Variance_speed','v_c','Catrgory']]df2=h2o.import_file('test.csv')test_data=df2[['Average_speed','r_a','r_b','v_a','v_d','Average_RPM','Variance_speed','v_c','Catrgory']]Precision=0nt=0md=0for i in range(1,50): for j in range(1,50): model=H2ORandomForestEstimator(ntrees=i,max_depth =j) model.train(x=trainData.names,y='Catrgory',training_frame=trainData) pre_tag=H2ORandomForestEstimator.predict(model ,test_data) predict=df2.concat(pre_tag) dfnew=predict[predict['Catrgory']==predict['predict']] p=dfnew.nrow/predict.nrow if Precision<p: Precision=p nt=i md=j print(Precision)print(i)print(j)h2o.download_csv(predict,'predict.csv')

运行结果最好为87.5%-49-49，如下　

以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持。