随机森林通俗理解

随机森林的直观理解

导语：对于那些认为随机森林是黑匣子算法的人来说，这篇帖子会提供一个不同的观点。接下来，我将从4个方面去理解随机森林模型。 1.我们的特征有多重要？

在sklearn随机森林中使用model.feature_importance来研究其重要特征是很常见的。重要特征是指与因变量密切相关的特征，并且对因变量的变化影响较大。我们通常将尽可能多的特征提供给随机森林模型，并让算法反馈对预测最有用的特征列表。但仔细选择正确的特征可以使我们的目标预测更加准确。

计算feature_importances的想法很简单，但却很有效。把想法分解成简单的几步：训练随机森林模型（假定有正确的超参数）找到模型的预测分数（称之为基准分数）多次（p次，p为特征个数）计算预测分数，每次打乱某个特征的顺序，可见下图将每次预测分数与基准分数进行比较。如果随机调整特征顺序后预测分数小于基准分数，这意味着我们的模型如果没有这个特征会变得很糟糕。删除那些不会降低基

准分数的特征，并用减少后的特征子集重新训练模型。 图1：计算特征重要性

注：将F4列打乱重新进行预测来判断特征F4的重要性

计算特征重要性的代码：

下面的代码将为所有特

随机森林 维基百科，自由的百科全书 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。 Leo Breiman和Adele Cutler发展出推论出随机森林的算法。 而 \是他们的商标。 这个术语是1995年由贝尔实验室的Tin Kam Ho所提出的随机决策森林（random decision forests）而来的。这个方法则是结合 Breimans 的 \Bootstrap aggregating\想法和 Ho 的\以建造决策树的集合。 学习算法 根据下列算法而建造每棵树： 1. 用 N 来表示训练用例（样本）的个数，M表示特征数目。

2. 输入特征数目 m ，用于确定决策树上一个节点的决策结果；其中m应远小于M。

3. 从N个训练用例（样本）中以有放回抽样的方式，取样N次，形成一个

训练集（即bootstrap取样），并用未抽到的用例（样本）作预测，评估其误差。

4. 对于每一个节点，随机选择m个特征，决策树上每个节点的决定都是基于这些特征确定的。根据这 m 个特征，计算其最佳的分裂方式。

5. 每棵树都会完整成长而不会剪枝（Pruning）（这有可能在建完一棵正常树状分类器后会被采用）

合并财务报表通俗理解

母公司和子公司之间发生的业务放在整个企业集团的角度看，实际相当于企业内部资产的转移，没有发生损益，而在各自的财务报表中分别确认了损益；在编制合并财务报表时应该编制调整分录和抵销分录将有关项目的影响予以抵销。 首先总结一下常见的母子公司之间的内部抵销事项

（一）与母公司对子公司长期股权投资项目直接有关的抵销处理

1、母公司对子公司长期股权投资项目与子公司所有者权益项目的调整和抵销 2、母公司内部投资收益与子公司期初、期末未分配利润及利润分配项目的抵销 （二）与企业集团内部债权债务项目有关的抵销处理 1、内部债权债务的抵销

应收账款与应付账款；应收票据与应付票据；预付账款与预收账款； 持有至到期投资与应付债券投资；其他应收款与其他应付款 2、内部利息收入与利息支出的抵销

（三）与企业集团内部购销业务有关的抵销处理

1、内部商品交易：内部销售收入与存货中包括的未实现内部利润的抵销

2、内部固定资产交易：内部固定资产、无形资产原值和累计折旧、摊销中包含的未实现内部利润的抵销 （四）与上述业务相关的减值准备的抵销

因内部购销和内部利润导致坏账准备、存货、固定资产、无形资产、

随机森林模型在生存分析中的应用

【摘要】 目的：本文探讨随机森林方法用于高维度、强相关、小样本的生存资料分析时，可以起到变量筛选的作用。方法：以乳腺癌数据集构建乳腺癌转移风险评估模型为实例进行实证分析，使用随机森林模型进行变量选择，然后拟合cox回归模型。 结果：随机森林模型通过对变量的选择，有效的解决数据维度高且强相关的情况，得到了较高的AUC值。

一、数据说明

该乳腺癌数据集来自于NCBI，有77个观测值以及22286个基因变量。通过筛选选取454个基因变量。将数据随机分为训练集合测试集，其中2/3为训练集，1/3为测试集。绘制K-M曲线图：

二、随机森林模型

随机森林由许多的决策树组成，因为这些决策树的形成采用了随机的方法，因此也叫做随机决策树。随机森林中的树之间是没有关联的。当测试数据进入随机森林时，其实就是让每一颗决策树进行分类，最后取所有决策树中分类结果最多的那类为最终的结果。因此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。

使用 randomForestSRC包得到的随机森林模型具有以下性质：

Number of deaths: 27

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随机前沿模型（SFA）原理和软件实现

一、SFA原理

在经济学中，常常需要估计生产函数或者成本函数。生产函数f(x)的定义为：在给定投入x情况下的最大产出。但现实中的产商可能达不到最大产出的前沿，为了，假设产商i的产量为：

yi?f(xi,?)?i （1） 其中，?为待估参数；?i为产商i的水平，满足0??i?1。如果?i=1，则产商i正好处于效率前沿。同时，考虑生产函数还会受到随机冲击，故将方程（1）改写成：

yi?f(xi,?)?ievi （2）

其中，evi?0为随机冲击。方程（2）意味着生产函数的前沿f(xi,?)ev是

i随机的，故此类模型称为“随机前沿模型”（stochastic frontier model）。随机前沿模型最早由Aigner, Lovell and Schmidt(1977)提出，并在实证领域运用广泛，Kumbhakar and Lovell(2000)为该领

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随机前沿模型（SFA）原理和软件实现

一、SFA原理

在经济学中，常常需要估计生产函数或者成本函数。生产函数f(x)的定义为：在给定投入x情况下的最大产出。但现实中的产商可能达不到最大产出的前沿，为了，假设产商i的产量为：

yi?f(xi,?)?i （1） 其中，?为待估参数；?i为产商i的水平，满足0??i?1。如果?i=1，则产商i正好处于效率前沿。同时，考虑生产函数还会受到随机冲击，故将方程（1）改写成：

yi?f(xi,?)?ievi （2）

其中，evi?0为随机冲击。方程（2）意味着生产函数的前沿f(xi,?)ev是

i随机的，故此类模型称为“随机前沿模型”（stochastic frontier model）。随机前沿模型最早由Aigner, Lovell and Schmidt(1977)提出，并在实证领域运用广泛，Kumbhakar and Lovell(2000)为该领

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随机前沿模型（SFA）原理和软件实现

一、SFA原理

在经济学中，常常需要估计生产函数或者成本函数。生产函数f(x)的定义为：在给定投入x情况下的最大产出。但现实中的产商可能达不到最大产出的前沿，为了，假设产商i的产量为：

yi?f(xi,?)?i （1） 其中，?为待估参数；?i为产商i的水平，满足0??i?1。如果?i=1，则产商i正好处于效率前沿。同时，考虑生产函数还会受到随机冲击，故将方程（1）改写成：

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其中，evi?0为随机冲击。方程（2）意味着生产函数的前沿f(xi,?)ev是

i随机的，故此类模型称为“随机前沿模型”（stochastic frontier model）。随机前沿模型最早由Aigner, Lovell and Schmidt(1977)提出，并在实证领域运用广泛，Kumbhakar and Lovell(2000)为该领

软件 2012年33卷 第6期 SOFTWARE 国际IT传媒品牌

随机森林与支持向量机分类性能比较?

黄 衍，查伟雄

（华东交通大学交通运输与经济研究所，南昌 330013）

摘要：随机森林是一种性能优越的分类器。为了使国内学者更深入地了解其性能，通过将其与已在国内得到广泛应用的支持向量机进行数据实验比较，客观地展示其分类性能。实验选取了20个UCI数据集，从泛化能力、噪声鲁棒性和不平衡分类三个主要方面进行，得到的结论可为研究者选择和使用分类器提供有价值的参考。

关键词：随机森林；支持向量机；分类

中图分类号：O235 文献标识码： A

Comparison on Classification Performance between Random Forests and Support Vector Machine

HUANG Yan, ZHA Weixiong

(Institute of Transportation and Economics, East China Jiaotong Universi

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随机森林与支持向量机分类性能比较?

黄 衍，查伟雄

（华东交通大学交通运输与经济研究所，南昌 330013）

摘要：随机森林是一种性能优越的分类器。为了使国内学者更深入地了解其性能，通过将其与已在国内得到广泛应用的支持向量机进行数据实验比较，客观地展示其分类性能。实验选取了20个UCI数据集，从泛化能力、噪声鲁棒性和不平衡分类三个主要方面进行，得到的结论可为研究者选择和使用分类器提供有价值的参考。

关键词：随机森林；支持向量机；分类

中图分类号：O235 文献标识码： A

Comparison on Classification Performance between Random Forests and Support Vector Machine

HUANG Yan, ZHA Weixiong

(Institute of Transportation and Economics, East China Jiaotong Universi

理解矩阵（一） 收藏

前不久chensh出于不可告人的目的，要充当老师，教别人线性代数。于是我被揪住就线性代数中一些务虚性的问题与他讨论了几次。很明显，chensh觉得，要让自己在讲线性代数的时候不被那位强势的学生认为是神经病，还是比较难的事情。

可怜的chensh，谁让你趟这个地雷阵？！色令智昏啊！

线性代数课程，无论你从行列式入手还是直接从矩阵入手，从一开始就充斥着莫名其妙。比如说，在全国一般工科院系教学中应用最广泛的同济线性代数教材（现在到了第四版），一上来就介绍逆序数这个“前无古人，后无来者”的古怪概念，然后用逆序数给出行列式的一个极不直观的定义，接着是一些简直犯傻的行列式性质和习题——把这行乘一个系数加到另一行上，再把那一列减过来，折腾得那叫一个热闹，可就是压根看不出这个东西有嘛用。大多数像我一样资质平庸的学生到这里就有点犯晕：连这是个什么东西都模模糊糊的，就开始钻火圈表演了，这未免太“无厘头”了吧！于是开始有人逃课，更多的人开始抄作业。这下就中招了，因为其后的发展可以用一句峰回路转来形容，紧跟着这个无厘头的行列式的，是一个同样无厘头但是伟大的无以复加的家伙的出场——矩阵来了！多年之后，我才明白，当老师犯傻似地用中括号把一堆傻了吧