在之前的文章《Bagging 或Boosting讓你的模型更加優(yōu)化》中，我們介紹了可以通過Bagging或Boosting技術(shù)，使得模型更加穩(wěn)定和準(zhǔn)確率更高，那么今天要介紹的隨機(jī)森林算法，本身的算法邏輯已經(jīng)使用了Bagging技術(shù)，來構(gòu)建多棵樹，最終實(shí)現(xiàn)構(gòu)建“森林”的目的。

首先我們先來了解下這個(gè)算法，記住幾個(gè)要點(diǎn)就可以：

1.在中，隨機(jī)森林構(gòu)建的每棵樹，使用的算法是C&RT，關(guān)于C&RT算法的介紹可以參考之前的文章《》；

2.使用Bagging,每構(gòu)建一棵樹，都是通過隨機(jī)選擇樣本數(shù)據(jù)來構(gòu)建（有放回的）；

3.除了使用Bagging技術(shù)，對(duì)使用的輸入指標(biāo)，也隨機(jī)選擇。比如說一共有20個(gè)輸入指標(biāo)，每選完一次樣本數(shù)據(jù)后，會(huì)再隨機(jī)選擇其中的10個(gè)指標(biāo)來構(gòu)建樹。

4.最終的預(yù)測(cè)結(jié)果，會(huì)綜合前面構(gòu)建的決策樹通過投票的方式得到最終的預(yù)測(cè)結(jié)果，如果是數(shù)值型的預(yù)測(cè)，則是取平均值做為最終的預(yù)測(cè)結(jié)果。

5.在中，隨機(jī)森林算法不僅支持傳統(tǒng)的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫，比如DB2、Oracle、SQL Server等通過ODBC可連接的數(shù)據(jù)庫，也支持Haoop分布式架構(gòu)的數(shù)據(jù)，它可以生成MapReduce或者Spark，放到Hadoop平臺(tái)上去執(zhí)行，從而提升整個(gè)計(jì)算效率。

那么接下來，我們來看下在IBM SPSS Modeler的隨機(jī)森林算法實(shí)現(xiàn)客戶的流失預(yù)測(cè)，能給我們呈現(xiàn)出什么樣的結(jié)果。

首先，我們創(chuàng)建數(shù)據(jù)流文件 ，如下圖：

Step1:連接數(shù)據(jù)源Excel文件，文件內(nèi)容如下：

Step2:類型節(jié)點(diǎn)設(shè)置影響因素及目標(biāo)，如下圖：

Step3:選擇隨機(jī)森林算法，并使用默認(rèn)參數(shù)設(shè)置生成模型。

該面板主要涉及到模型構(gòu)建和樹增長(zhǎng)兩方面的參數(shù)，包括以下內(nèi)容：

• 構(gòu)建的模型數(shù)量：即構(gòu)建多少棵樹；
• 樣本大小：是每次隨機(jī)選擇的樣本占原來的百分比，如果是1的話，代表每次選擇的樣本數(shù)據(jù)與原來的數(shù)據(jù)量一樣，如果是0.9，則選擇原來的數(shù)據(jù)量的90%作為的樣本數(shù)據(jù)，在處理大數(shù)據(jù)集時(shí)，減少樣本大小可以提高性能。
• 是否需要處理不平衡數(shù)據(jù)：如果模型的目標(biāo)是標(biāo)志結(jié)果（例如，流失或不流失） 比率很小，那么數(shù)據(jù)是不平衡數(shù)據(jù)并且模型所執(zhí)行的 Bootstrap 采樣可能會(huì)影響模型精確性。要提高準(zhǔn)確性，請(qǐng)選中此復(fù)選框；模型隨后會(huì)捕獲所需結(jié)果中的更大比例部分并生成更好的模型。
• 使用加權(quán)采樣選擇變量： 缺省情況下，每個(gè)葉節(jié)點(diǎn)的變量是使用同一概率隨機(jī)選擇的。要將加權(quán)用于變量并改進(jìn)選擇過程，請(qǐng)選中此復(fù)選框。
• 最大節(jié)點(diǎn)數(shù)：指定允許各個(gè)樹中存在的最大葉節(jié)點(diǎn)數(shù)。如果下一次分割時(shí)將超過此數(shù)字，那么樹增長(zhǎng)將在進(jìn)行拆分之前停止。
• 最大樹深度：指定根節(jié)點(diǎn)下方的最大葉節(jié)點(diǎn)級(jí)別數(shù)；即，樣本進(jìn)行遞歸拆分的次數(shù)。
• 最小子節(jié)點(diǎn)大?。褐付ú鸱指腹?jié)點(diǎn)之后必須包含在子節(jié)點(diǎn)中的最小記錄數(shù)。如果子節(jié)點(diǎn)包含的記錄數(shù)少于您輸入的數(shù)目，那么不會(huì)拆分父節(jié)點(diǎn)。
• 指定要用于拆分的最小預(yù)測(cè)變量數(shù)：如果是構(gòu)建拆分模型，請(qǐng)?jiān)O(shè)置要用于構(gòu)建每個(gè)拆分的最小預(yù)測(cè)變量數(shù)。這防止拆分創(chuàng)建過小的子組。
• 當(dāng)準(zhǔn)確性無法再提高時(shí)停止構(gòu)建：要改進(jìn)模型構(gòu)建時(shí)間，請(qǐng)選擇此選項(xiàng)，以在結(jié)果的準(zhǔn)確性無法提高時(shí)停止模型構(gòu)建過程。

在高級(jí)面板中，考慮到對(duì)樣本數(shù)據(jù)選擇的質(zhì)量要求，該算法也涵蓋了數(shù)據(jù)準(zhǔn)備的內(nèi)容。

數(shù)據(jù)準(zhǔn)備可設(shè)置的參數(shù)包括：

• 缺失值最大百分比指定允許任何輸入中存在的缺失值的最大百分比：如果該百分比超過了此數(shù)字，那么將從模型構(gòu)建中排除此輸出。
• 排除單個(gè)類別多數(shù)超過以下值的字段指定單個(gè)類別可以在某個(gè)字段中具有的最大記錄百分比：如果任何類別值表示的記錄百分比高于指定值，那么將從模型構(gòu)建中排除整個(gè)字段。
• 最大字段類別數(shù)：指定字段中可以包含的最大類別數(shù)。如果類別數(shù)超過了此數(shù)字，那么將從模型構(gòu)建中排除此字段。
• 最小字段變化：如果連續(xù)字段的變異系數(shù)小于您在此處指定的值，那么將從模型構(gòu)建中排除此字段。
• 分箱數(shù)：請(qǐng)指定要用于連續(xù)輸入的均等頻率分箱數(shù)?？捎眠x項(xiàng)包括：2、4、5、10、20、25、50 或 100。

Step4:生成客戶流失分析模型。

在生成的模型結(jié)果里面，會(huì)包括對(duì)輸入指標(biāo)的重要性排序，如下圖：

模型結(jié)果中，也會(huì)包含在生成的這些樹中，最頻繁出現(xiàn)的規(guī)則集，包括決策規(guī)則內(nèi)容、類別、準(zhǔn)確性等內(nèi)容。這些規(guī)則集可以協(xié)助我們做一些業(yè)務(wù)解讀。

Step5:可以通過表格查看預(yù)測(cè)結(jié)果。

Step6:通過分析節(jié)點(diǎn)查看模型準(zhǔn)確率。

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截止時(shí)間：2016年11月30日

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