基于随机森林算法的人脸数据集分类

李佳敏&＃xff0c;女&＃xff0c;西安工程大学电子信息学院&＃xff0c;2021级研究生
研究方向&＃xff1a;模式识别与人工智能
电子邮件&＃xff1a;2429154859&＃64;qq.com

吴燕子&＃xff0c;女&＃xff0c;西安工程大学电子信息学院&＃xff0c;2021级研究生&＃xff0c;张宏伟人工智能课题组
研究方向&＃xff1a;模式识别与人工智能
电子邮件&＃xff1a;1219428323&＃64;qq.com

随机森林实际上是一种特殊的bagging方法&＃xff0c;它将决策树用作bagging中的模型。首先&＃xff0c;用bootstrap方法生成m个训练集&＃xff0c;然后&＃xff0c;对于每个训练集&＃xff0c;构造一颗决策树&＃xff0c;在节点找特征进行分裂的时候&＃xff0c;并不是对所有特征找到能使得指标&＃xff08;如信息增益&＃xff09;最大的&＃xff0c;而是在特征中随机抽取一部分特征&＃xff0c;在抽到的特征中间找到最优解&＃xff0c;应用于节点&＃xff0c;进行分裂。随机森林的方法由于有了bagging&＃xff0c;也就是集成的思想在&＃xff0c;实际上相当于对于样本和特征都进行了采样&＃xff08;如果把训练数据看成矩阵&＃xff0c;就像实际中常见的那样&＃xff0c;那么就是一个行和列都进行采样的过程&＃xff09;&＃xff0c;所以可以避免过拟合。
简而言之&＃xff1a;随机森林建立了多个决策树&＃xff0c;并将它们合并在一起以获得更准确和稳定的预测。

3.1 数据集介绍

Labeled Faces in the Wild是一个面部照片数据库&＃xff0c;专为研究无约束人脸识别问题而设计。该数据集包含从网络收集的13,000多张面部图像。每张脸都标有图中人物的名字。图中的1680人在数据集中有两张或更多不同的照片。该数据集是在互联网上收集的著名人物的JPEG图片的集合。
>介绍数据集&＃xff0c;准备和需要安装的软件包
代码力求有详细的注释&＃xff0c;面向初学者群体
使用python&＃xff0c;黑色背景的代码块

3.2 实验代码

import numpy as np
from sklearn.datasets import fetch_lfw_peopleX, labels &＃61; fetch_lfw_people(return_X_y&＃61;True, min_faces_per_person&＃61;230)
print(X.shape, labels.shape)
print(len(set(labels))) # 类别数from sklearn.decomposition import PCApca &＃61; PCA(n_components&＃61;200, random_state&＃61;2022) # PCA降维&＃xff0c;10304维变100维
X &＃61; pca.fit_transform(X) # 执行降维from sklearn.model_selection import train_test_splitX_train, X_test, y_train, y_test &＃61; train_test_split(X, labels, random_state&＃61;2022, test_size&＃61;0.25, shuffle&＃61;True)
# 分割数据集&＃xff0c;测试集占25%from sklearn.ensemble import RandomForestClassifierrf &＃61; RandomForestClassifier(n_estimators&＃61;100, n_jobs&＃61;-1,random_state&＃61;2022,max_depth&＃61;9) # 随机森林模型 n_estimators决策树数量 n_jobs使用所有cpu核心计算 random_state随机种子&＃xff0c;结果可重现
rf.fit(X_train, y_train) # 训练
print("训练集准确率", rf.score(X_train, y_train))
print("测试集准确率", rf.score(X_test, y_test))from sklearn.metrics import classification_report
from sklearn.metrics import accuracy_score, recall_score, precision_score, f1_scorepre &＃61; rf.predict(X_test) # 预测 类别
print("测试集准确率", accuracy_score(y_test, pre))
print("测试集召回率", recall_score(y_test, pre, average&＃61;"weighted"))
print("测试集精确率", precision_score(y_test, pre, average&＃61;"weighted"))
print("测试集f1", f1_score(y_test, pre, average&＃61;"weighted"))from sklearn.model_selection import KFoldmetrics &＃61; [] # 评估指标
kf &＃61; KFold(n_splits&＃61;5, shuffle&＃61;True, random_state&＃61;2022) # n_splits折数 shuffle打乱 random_state随机种子&＃xff0c;结果可重现
for train, test in kf.split(X):X_train, X_test, y_train, y_test &＃61; X[train], X[test], labels[train], labels[test] # 重新划分数据集rf &＃61; RandomForestClassifier(n_estimators&＃61;100, n_jobs&＃61;-1, random_state&＃61;2022, max_depth&＃61;9)rf.fit(X_train, y_train)pre &＃61; rf.predict(X_test) # 预测 类别metrics.append([accuracy_score(y_test, pre),recall_score(y_test, pre, average&＃61;"weighted"),precision_score(y_test, pre, average&＃61;"weighted"),f1_score(y_test, pre, average&＃61;"weighted"),])
metrics &＃61; np.mean(metrics, axis&＃61;0) # 求平均值print("5折交叉验证 准确率、召回率、精确率和f1分别为", metrics)


3.3 运行结果

3.3 实验总结

随机森林的一个优点是它可以用于回归和分类任务&＃xff0c;并且很容易查看模型的输入特征的相对重要性。随机森林同时也被认为是一种非常方便且易于使用的算法&＃xff0c;因为它是默认的超参数通常会产生一个很好的预测结果。超参数的数量也不是那么多&＃xff0c;而且它们所代表的含义直观易懂。机器学习中的一个重大问题是过拟合&＃xff0c;但大多数情况下这对于随机森林分类器而言不会那么容易出现。因为只要森林中有足够多的树&＃xff0c;分类器就不会过度拟合模型。
随机森林的主要限制在于使用大量的树会使算法变得很慢&＃xff0c;并且无法做到实时预测。一般而言&＃xff0c;这些算法训练速度很快&＃xff0c;预测十分缓慢。越准确的预测需要越多的树&＃xff0c;这将导致模型越慢。在大多数现实世界的应用中&＃xff0c;随机森林算法已经足够快&＃xff0c;但肯定会遇到实时性要求很高的情况&＃xff0c;那就只能首选其他方法。

随机森林算法原理.
随机森林算法工作原理.