1.随机森林是什么？

随机森林是一个集成工具，它使用观测数据的子集和变量的子集来建立一个决策树。 它建立多个这样的决策树，然后将他们合并在一起以获得更准确和稳定的预测。（个人理解就是建立很多决策树，然后根据决策树的结果来判断哪个分类更好选哪个）

2.随机森林API

3.参数调优（网格搜索）

class sklearn.model_selection.GridSearchCV(estimator, param_grid, scoring=None, fit_params=None,n_jobs=1, iid=True, refit=True, cv=None, verbose=0, pre_dispatch=‘2*n_jobs’, error_score=’raise’, return_train_score=’warn’)

GridSearchCV:自动调参，只要把参数输进去，就能给出最优化的结果和参数,比较适合小数据集。

介绍几个参数

1.estimator：需要调参的实例化函数对象
2.param_grid：需要最优化的参数的取值，值为字典或者列表
3.cv：交叉验证的次数

 #随机森林(超参数调优)
    rf=RandomForestClassifier()
    param = {"n_estimators":[120,200,300,500,800,1200],"max_depth":[5,8,15,25,30]}
    #网格搜索与交叉验证
    gc=GridSearchCV(rf,param_grid=param,cv=2)#cv表示验证的次数为2
    gc.fit(x_train,y_train)
    print("准确率：",gc.score(x_test,y_test))
    print("查看参数选择：",gc.best_params_)

结果如下：

附上全部代码

# 获取文件，处理数据
from sklearn.model_selection import GridSearchCV
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
def taitan2():
 taitan = pd.read_csv("http://biostat.mc.vanderbilt.edu/wiki/pub/Main/DataSets/titanic.txt")
    # 处理数据，找出特征值和目标值
    x = taitan[["pclass", "age", "sex"]]
    y = taitan["survived"]
    print(x)
    # 缺失值处理,对于na值用平均值处理
    x['age'].fillna(x["age"].mean(), inplace=True)
    # 分割数据集，一部分测试一部分训练
    x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(x, y, test_size=0.25)
    # 进行特征工程的处理
    dict = DictVectorizer(sparse=False)
    x_train = dict.fit_transform(x_train.to_dict(orient="records"))
    print(dict.get_feature_names())
    x_test = dict.transform(x_test.to_dict(orient="records"))
    rf=RandomForestClassifier()
    param = {"n_estimators":[120,200,300,500,800,1200],"max_depth":[5,8,15,25,30]}
    #网格搜索与交叉验证
    gc=GridSearchCV(rf,param_grid=param,cv=2)#cv表示验证的次数为2
    gc.fit(x_train,y_train)
    print("准确率：",gc.score(x_test,y_test))
    print("查看参数选择：",gc.best_params_)
    return None


if __name__ == "__main__":
    taitan2()