Python | 集成学习入门：极端随机森林回归

集成学习算法概述

集成学习算法通过结合多个机器学习器来提高学习任务的性能。它包括基于Bagging和Boosting的算法，如随机森林和Adaboost等。Bagging算法通过对样本集合进行重复的随机抽样训练新模型，最终平均这些模型的结果。

随机森林介绍

随机森林是基于Bagging的集成学习方法，由Leo Breiman在2001年提出。它通过从原始训练样本集中有放回地随机抽取样本，构建多个分类树，最终通过分类树的投票来确定新数据的分类结果。

极端随机森林回归模型

极端随机森林（Extra Tree）模型在一些方面优于随机森林。不同之处在于Extra Tree使用原始训练集而非随机采样，并且在划分特征时更加激进，随机选择特征值来进行划分。

准备工作

模型构建前需加载Python库，包括sklearn中的数据集和集成学习方法，sklearn.metrics进行模型衡量，matplotlib进行可视化，以及Pandas和Numpy用于数据处理。

模型构建

使用ExtraTreesRegressor构建了极端随机森林回归模型，并使用鸢尾花数据集进行训练和测试。模型使用n_estimators定义树的数量，并通过fit方法训练模型，然后预测测试集的结果。

模型评估

通过计算均方误差（MSE），均方根误差（RMSE），以及平均绝对误差（MAE）来评估模型的准确性。

模型重要性排序及可视化

使用feature_importances_功能对模型的特征重要性进行排序，通过绘图可以直观地看出哪些变量更重要。

文章最后鼓励安装Python的读者尝试代码，并提供了其他相关Python教程的链接。