golang简单易用的随机森林机器学习插件库randomforest的使用

Golang简单易用的随机森林机器学习插件库randomforest的使用

randomForest是一个Golang实现的随机森林算法库，提供了多种随机森林变体和相关功能。

简单随机森林示例

xData := [][]float64{}
yData := []int{}
for i := 0; i < 1000; i++ {
    x := []float64{rand.Float64(), rand.Float64(), rand.Float64(), rand.Float64()}
    y := int(x[0] + x[1] + x[2] + x[3])
    xData = append(xData, x)
    yData = append(yData, y)
}
forest := randomForest.Forest{}        
forest.Data = randomforest.ForestData{X: xData, Class: yData}
forest.Train(1000)  // 训练1000棵树

// 测试
fmt.Println("Vote", forest.Vote([]float64{0.1, 0.1, 0.1, 0.1})) 
fmt.Println("Vote", forest.Vote([]float64{0.9, 0.9, 0.9, 0.9}))

极端随机树

forest.TrainX(1000)  // 使用极端随机树方法训练1000棵树

深度森林

深度森林受论文启发，实现如下：

dForest := forest.BuildDeepForest()
dForest.Train(20, 100, 1000) // 20个小森林，每个100棵树，构建1000棵树的深度森林

连续随机森林

适用于持续有新数据的场景(如外汇、天气、用户日志等)：

forest := randomForest.Forest{}
data := []float64{rand.Float64(), rand.Float64()}
res := 1; // 结果
forest.AddDataRow(data, res, 1000, 10, 2000) 
// AddDataRow: 添加新行，如果超过1000行则删除最旧的行，计算10棵新树，但如果超过2000棵树则删除最旧的树

Boruta特征选择算法

Boruta算法是R语言中开发的特征选择算法，是最有效的特征选择算法之一。

xData := ... // 数据
yData := ... // 标签
selectedFeatures := randomforest.BorutaDefault(xData, yData)
// 或者 randomforest.BorutaDefault(xData, yData, 100, 20, 0.05, true, true)

隔离森林

隔离森林是一种异常检测算法，它使用隔离(数据点与其他数据的距离)来检测异常。

第一种方法基于标准随机森林：

isolations, mean, stddev := forest.IsolationForest()
for i, d := range isolations {
    fmt.Println(i, d, mean, stddev)
}

第二种方法实现如下：

forest := randomforest.IsolationForest{X: x}
forest.Train(TREES)

这个库提供了丰富的随机森林实现和工具，可以满足多种机器学习需求。


更多关于golang简单易用的随机森林机器学习插件库randomforest的使用的实战教程也可以访问 https://www.itying.com/category-94-b0.html

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Golang随机森林库randomforest使用指南

randomforest是一个简单易用的Golang随机森林实现库，适用于分类和回归任务。下面我将详细介绍它的使用方法。

安装

go get github.com/malaschitz/randomforest

基本使用示例

1. 分类任务

package main

import (
	"fmt"
	"github.com/malaschitz/randomforest"
)

func main() {
	// 准备训练数据
	features := [][]float64{
		{5.1, 3.5, 1.4, 0.2}, // 鸢尾花Setosa
		{4.9, 3.0, 1.4, 0.2},
		{6.7, 3.1, 4.4, 1.4}, // 鸢尾花Versicolor
		{5.6, 2.9, 3.6, 1.3},
		{6.0, 2.2, 5.0, 1.5}, // 鸢尾花Virginica
		{6.3, 2.7, 4.9, 1.8},
	}
	
	labels := []int{0, 0, 1, 1, 2, 2} // 类别标签

	// 创建随机森林分类器
	rf := randomforest.Forest{}
	rf.Data = randomforest.ForestData{X: features, Class: labels}
	rf.Train(100) // 训练100棵树

	// 预测新样本
	newSample := []float64{5.7, 2.8, 4.1, 1.3}
	prediction := rf.Predict(newSample)
	fmt.Printf("预测类别: %d\n", prediction)
	
	// 获取预测概率
	probas := rf.PredictProba(newSample)
	fmt.Printf("类别概率: %v\n", probas)
}

2. 回归任务

package main

import (
	"fmt"
	"github.com/malaschitz/randomforest"
)

func main() {
	// 准备训练数据 (波士顿房价数据集简化版)
	features := [][]float64{
		{0.00632, 18.0, 2.31, 0, 0.538, 6.575, 65.2, 4.09, 1, 296.0, 15.3, 396.9, 4.98},
		{0.02731, 0.0, 7.07, 0, 0.469, 6.421, 78.9, 4.9671, 2, 242.0, 17.8, 396.9, 9.14},
		// 更多数据...
	}
	
	targets := []float64{24.0, 21.6, 34.7, 33.4} // 房价

	// 创建随机森林回归器
	rf := randomforest.Forest{}
	rf.Data = randomforest.ForestData{X: features, Class: targets}
	rf.Train(100) // 训练100棵树

	// 预测新样本
	newSample := []float64{0.06905, 0.0, 2.18, 0, 0.458, 7.147, 54.2, 6.0622, 3, 222.0, 18.7, 396.9, 5.33}
	prediction := rf.Predict(newSample)
	fmt.Printf("预测房价: %.2f\n", prediction)
}

高级配置

1. 参数调优

rf := randomforest.Forest{
	Features:    5,      // 每棵树考虑的特征数(默认sqrt(n_features))
	MaxDepth:    10,     // 树的最大深度
	MinLeafSize: 3,      // 叶节点的最小样本数
	NSamples:    100,    // 每棵树的样本数
	NTrees:      200,    // 树的数量
	CalcOOB:     true,   // 计算袋外误差
	Parallel:    true,   // 并行训练
}

2. 特征重要性评估

rf.Train(100)
importances := rf.GetFeatureImportance()

for i, importance := range importances {
	fmt.Printf("特征 %d 重要性: %.4f\n", i, importance)
}

3. 保存和加载模型

// 保存模型
err := rf.Save("model.rf")
if err != nil {
	fmt.Println("保存失败:", err)
}

// 加载模型
var newRF randomforest.Forest
err = newRF.Load("model.rf")
if err != nil {
	fmt.Println("加载失败:", err)
}

性能优化建议

  1. 数据预处理：确保数据已经标准化或归一化
  2. 并行训练：设置Parallel: true加速训练
  3. 树的数量：从100开始，逐步增加直到性能不再提升
  4. 特征选择：使用GetFeatureImportance()选择重要特征

注意事项

  1. 分类任务中，标签必须是连续的整数(0,1,2,…)
  2. 回归任务中，目标值可以是任意实数
  3. 对于大型数据集，考虑增加NSamples和NTrees
  4. 随机森林对缺失值敏感，需要提前处理缺失值

randomforest库提供了简单易用的API，适合快速原型开发和小到中等规模的数据集。对于更大规模的数据，可能需要考虑其他更优化的实现。

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