及时行乐|原理+代码｜深入浅出Python随机森林预测实战
前言
组合算法也叫集成学习 ， 在金融行业或非图像识别领域 ， 效果有时甚至比深度学习还要好 。 能够理解基本原理并将代码用于实际的业务案例是本文的目标 ， 本文将详细介绍如何利用Python实现集成学习中随机森林这个经典的方法来预测宽带客户的流失 ， 主要将分为两个部分：
详细原理介绍
Python代码实战
为了更深入的理解装袋法 ， 下面将回答三个与装袋法有关的常见问题：
问：袋子中的每个模型使用的样本量范围应为多少合适？
答：如果是上面的例子 ， 袋子里面有十棵树 ， 源数据总量为10万条 ， 则每棵树取用的样本量的最小值为最少是1w个(10w/10棵=1w/棵) ， 因为至少要保证不能浪费样本 ， 但每棵树最多可取用多少样本呢？其实在样本量已知 ， 同一袋子中模型个数为n的情况下 ， 样本的选择比例为1/n~0.8最好 。 每个小模型取用100%的样本是绝对没有意义的 ， 那就跟没抽是一样的 ， 这样也就没有体现出装袋 ， 只有每个模型用到的数据都有一定的不同 ， 组合起来后每个的投票（预测结果）也才有意义 。
问：袋中模型们之间的相关性会影响最后的决策结果吗？
答：装袋法思路最重要的一点：袋子中每个模型之间不能相关 ， 越不相关越好 ， 这里的不相关主要体现在用于训练每个模型的样本不一样 。 其次 ， 每个模型的精度越高越好 ， 这样它的投票才更有价值 。
PS：训练模型的样本不一样这一点可以理解为总统选举 ， 抽10波选民来投票 ， 这10波选民的差异性越大越好 ， 这样一来 ， 只有在选民千差万别的情况下你依然脱颖而出 ， 才足以说明你的实力 ， 如果这10波选民中每一波之间的差异性都很小 ， 比如都是本来就偏袒于总统候选人 ， 那投票结果的说服力就会大减 。
问：上面所说的模型精度高是不是哪怕模型很复杂也可以 ， 如果每个模型的精度高但都过度拟合怎么办？
【及时行乐|原理+代码｜深入浅出Python随机森林预测实战】答：在装袋法中 ， 模型是越精确越好 ， 哪怕是过度拟合的也没有关系 。 因为一个模型要想在训练集上做到越精确越好 ， 而精确程度与模型的复杂度大多是成正比的 ， 所以出现过拟合的情况也是正常且情有可原的 。 复杂和过度拟合只是对袋子中每个模型而言 ， 因为最后都会被加权 ， 所以整个袋子（整体）并不会出现过度拟合的情况 。
随机森林随机森林的实现步骤如下：
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