随机森林分类算法python代码,随机森林算法实现代码
从随机导入样本，随机，选择，随机
来自匹配导入中心，日志
来自实用工具导入运行时
类节点(对象) :
def __init__(self，size):
nodeclasstobuildtreleaves keyword参数：size { int } - nodesize(默认值：{ none })
#节点大小
self.size=size
#要分割的特征
self.split_feature=None
#拆分点
self.split_point=None
#左电池节点
self.left=无
#光周期节点
self.right=无
分类策略树（对象) :
ef_init_(self，x，n_samples，max_depth):
isolationtreeclassrarguments 3360 x { list }-2d listwithitorfloatn _ samples { int }-subsamplesizemax _ depth {
self.height=0
#如果是n _ samplesisgreaterthann
n=len(x)
如果n _样本n:
n _样本=n
#根节点
self.root=node(n_samples)。
#构建隔离树
自我. build_tree(x，n_samples，max_depth))。
def_get_split(self，x，idx，split_feature):
randomlychoosesplitpointarguments:x { list }-2d listobjectwithintorfloatidx { list }-1d listobjectwithintsplints
# thesplitpointshouldbegreaterthamin(x[feature])()()()()()))))652
unique=set(map)lambdai:x[I][split _ feature]，idx))
#无法拆分
iflen(唯一)==1:
返回无
unique.remove(min ) unique))
x_min，x_max=min(唯一)，max(唯一).
#注意：random (-xintheinterval [ 0，1 ])。
返回随机(* ) * (x_max - x_min ) x_min
定义_构建_树（自身，x，n _样本，最大深度) :
当前节点数据空间被划分为2个子空间：lessstansplitpointintspecifiedimensionhelefchildofcurrent de putgreaterthanorequaltosplitppointdataonthecurrentnode 右子。递归构造tnewchildnodesuntilthedatacanotespld节点已达到最大深度，参数：x { list }-2d listobjectwithintorfloatn _ samples-subsamplesizemax _ demax
#数据形状
(m=len(x[0] ) () ) ) ) ) ) ) ) ) ) ) ) ) 652
n=
透镜(十)
#随机选择的样本点进入树的根节点
idx=样本（范围(n)，n _样本)
#深度、节点和索引文件
# BFS
而阙和que[0][0]=最大深度：
深度，nd，idx=que.pop(0)
#如果X无法拆分，则停止拆分
nd.split_feature=choice(范围(m))
nd.split_point=self ._get_split(X，idx，nd.split_feature)
如果nd .分割点为无：
继续
#拆分
idx_left=[]
idx_right=[]
而idx:
i=idx.pop()
xi=X[i][nd.split_feature]
如果xi新分裂点：
idx_left.append(i)
否则：
idx_right.append(i)
#生成左右子代
nd.left=Node(len(idx_left))
nd.right=Node(len(idx_right))
#把左和孩子放进阙和深度加一
#更新nqdds/p自身的高度高度=深度。
定义_预测(自我，xi):
""预测的辅助功能。参数：Xi {列表} - 1D列表与int或浮动回报率：Xi内部所属节点的深度
#从孤立树中搜索xi，直到xi到达一个叶节点
nd=self.root
深度=0
而左侧和右：
如果Xi[nd。分割_特征]nd。分割点：
nd=nd。左
否则：
nd=nd。右
深度=1
返回深度，nd。尺寸
dddch类（对象):
def __init__(self):
dddch，随机构建一些隔离树实例，以及每个IsolationTreeAttributes的平均得分：trees { list }-带有隔离树对象调整的1d列表{ float }“”
self.trees=无
自调整=无#待定
定义拟合（自身，X，n _样本=100,最大深度=10，n _树=256):
使用数据集X构建dddch参数：X{list} -使用（同Internationalorganizations）国际组织或浮动关键字参数的2d列表：n_samples{int} -根据论文，将样本数设置为256(默认值：{256})max_depth{int} -树高限制（默认值：{10})n_trees{int} -根据论文，将树数设置为100(默认值：{100})
自我调整=自我。_获取_调整(n _样本)
self.trees=[IsolationTree(X，n_samples，max_depth)
对于_在范围(n_trees)]
def _get_adjustment(self，node_size):
根据论文中的公式计算调整。参数：node_size{int} -叶节点数返回：浮动调整
如果节点大小为2:
我=节点大小- 1
ret=2 *(log(I)0.5772156649)-2 * I/node _ size
否则如果节点大小==2:
ret=1
否则：
ret=0
返回浸水使柔软
定义_预测(自我，xi):
""预测的辅助功能。参数：Xi {列表} -带有（同Internationalorganizations）国际组织或漂浮物的1d列表对象返回：列表-带有漂浮物的1d列表对象
#计算每棵树上xi的平均得分
分数=0
n_trees=len(自身树)
对于自我树中的树：
深度，节点大小=树。_预测(xi)
得分=(深度自我. get_adjustment(node_size))
分数=分数/n _树
#规模
返回2 ** -(得分/自我调整)
定义预测（自我，X):
获取y的预测。参数：X{list} -带有（同Internationalorganizations）国际组织或漂浮物的二维列表对象返回：带有漂浮物的一维列表对象
回归【自我. X年预测xi的(xi)
@run_time
def main():
打印(比较X的平均分数和异常值的分数.)
#随机生成数据集
n=100
x=[[random()for _ in range(5)]for _ in range(n)]
#添加异常值
十。追加([10]*5)
#列车型号
clf=dddch()
clf.fit(X，n_samples=500)
#显示结果
打印(平均分数为% .2f %(sum(clf。预测(X))/len(X)))
打印(离群值的分数是% . 2f“% clf ._predict(X[-1])
if __name__==__main__ :
主()
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