Python——随机森林模型与ROC曲线
随机森林模型在Python中通过sklearn库实现，对回归问题预测值使用所有树的平均值，分类问题使用所有决策树的投票。模型预测测试样本概率，与阈值比较确定正反类。阈值影响学习算法泛化能力，预测值概率可使用ROC曲线分析。ROC曲线纵轴为真正例率，横轴为假正例率，面积称为AUC，值越接近1，模型越好。本文将介绍如何使用两种数据集可视化随机森林模型的ROC曲线。
使用泰坦尼克号数据集，通过RandomForestClassifier()函数建立随机森林模型，设置100个决策树和最大深度5。训练模型后，计算预测精度，训练集为0.86，验证集为0.79。测试集ROC曲线可视化显示预测情况和AUC值0.8614。
多分类数据ROC曲线可视化有两种方法：将数据标签和概率矩阵展开形成二分类结果，或每类数据与其他类别形成二分类模型。使用多分类数据集，建立随机森林模型，分析预测结果。所有类别使用一条ROC曲线可视化，每个类别使用单独的ROC曲线分析。
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多重随机标签