本文章是对Jasen 的《Machine Learning for Algorithmic Trading》第二版的第11章进行翻译后的简单入门应用。

1 什么是随机森林

 随机森林可以用于几乎任何一种预测问题（包括非线性问题）。它是一个相对较新的机器学习策略（90年代诞生于贝尔实验室）可以用在任何方面。它属于机器学习中的集成学习这一大类。

1.1 集成学习

集成学习是将多个模型进行组合来解决单一的预测问题。它的原理是生成多个分类器模型，各自独立地学习并作出预测。这些预测最后结合起来得到预测结果，因此和单独分类器的结果相比，结果一样或更好。

1.2 随机决策树

我们知道随机森林是将其他的模型进行聚合， 但具体是哪种模型呢？从其名称也可以看出，随机森林聚合的是分类（或回归） 树。一颗决策树是由一系列的决策组合而成的，可用于数据集的观测值进行分类 。

1.3 随机森林

引入的随机森林算法将自动创建随机决策树群。由于这些树是随机生成的，大部分的树(甚至99.9%)对解决你的分类或回归问题是没有有意义。

1.4 投票

那么，生成甚至上万的糟糕的模型有什么好处呢？好吧，这确实没有。但有用的是，少数非常好的决策树也随之一起生成了。

当你要做预测的时候，新的观察值随着决策树自上而下走下来并被赋予一个预测值或标签。一旦森林中的每棵树都给有了预测值或标签，所有的预测结果将被归总到一起，所有树的投票返回做为最终的预测结果。

简单来说，99.9%不相关的树做出的预测结果涵盖所有的情况，这些预测结果将会彼此抵消。少数优秀的树的预测结果将会脱颖而出，从而得到一个好的预测结果。

2 为什么要用它

随机森林是机器学习方法中的Leatherman（多功能折叠刀）。你几乎可以把任何东西扔给它。它在估计推断映射方面做的特别好，从而不需要类似SVM医一样过多的调参（这点对时间紧迫的朋友非常好）。

2.1 一个映射的例子

随机森林可以在未经特意手工进行数据变换的情况下学习。以函数f(x)=log(x)为例。

首先，我们先生成一下数据并添加噪声。

import numpy as np
import pylab as pl

x = np.random.uniform(1, 100, 1000)
y = np.log(x) + np.random.normal(0, .3, 1000)

pl.scatter(x, y, s=1, label="log(x) with noise")

pl.plot(np.arange(1, 100), np.log(np.arange(1, 100)), c="b", label="log(x) true function")
pl.xlabel("x")
pl.ylabel("f(x) = log(x)")
pl.legend(loc="best")
pl.title("A Basic Log Function")
pl.show()

得到如下结果：

如果我们建立了一个基本的线性模型通过使用x来预测y，我们需要作一条直线，一定成都市算是平分log(x)函数。而如果我们使用随机森林算法，它可以更好的逼近log(x)曲线从而使得它看起来更像实际的函数。 

当然，你也可以说随机森林对log(x)函数有点过拟合。不管怎么样，这说明了随机森林并不限于线性问题。

3 使用方法

3.1 特征选择

随机森林的一个最好用例是特征选择。尝试很多个决策树变量的一个副产品就是，你可以检查变量在每棵树中表现的是最佳还是最糟糕。

当一些树使用一个变量，而其他的不使用这个变量，你就可以对比信息的丢失或增加。实现的比较好的随机森林工具能够为你做这些事情，所以你需要做的仅仅是去查看那个方法或参数。

在下述的例子中，我们尝试弄明白区分红酒或白酒时，哪些变量是最重要的。

3.2 分类

随机森林也很善长分类问题。它可以被用于为多个可能目标类别做预测，它也可以在调整后输出概率。你需要注意的一件事情是过拟合。

随机森林容易产生过拟合，特别是在数据集相对小的时候。当你的模型对于测试集合做出“太好”的预测的时候就应该怀疑一下了。避免过拟合的一个方法是在模型中只使用有相关性的特征，比如使用之前提到的特征选择。

3.3 回归

随机森林也可以用于回归问题。

不像其他的方法，随机森林非常擅长于分类变量或分类变量与连续变量混合的情况。

4 一个简单的Python示例

from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
import pandas as pd
import numpy as np

iris = load_iris()
df = pd.DataFrame(iris.data, columns=iris.feature_names)
df['is_train'] = np.random.uniform(0, 1, len(df)) <= .75
df['species'] = pd.Categorical.from_codes(iris.target, iris.target_names)
df.head()

train, test = df[df['is_train']==True], df[df['is_train']==False]

features = df.columns[:4]
clf = RandomForestClassifier(n_jobs=2)y, _ = pd.factorize(train['species'])
clf.fit(train[features], y)

preds = iris.target_names[clf.predict(test[features])]

pd.crosstab(test['species'], preds, rownames=['actual'], colnames=['preds'])

下面就是结果了。由于我们随机选择数据，所以实际结果每次都会不一样。