回归分析实战练习——随机森林回归

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定义介绍：

随机森林（Random Forest）是一种集成学习方法，它通过构建多个决策树来进行分类或回归预测。随机森林的核心思想是“集思广益”，即通过组合多个模型的预测结果来提高整体的预测准确性和鲁棒性。下面是随机森林的一些基本定义和特点：

• 集成学习（Ensemble Learning）：集成多个学习器的预测结果，以期望获得比单一学习器更好的性能。
• 决策树（Decision Tree）：一种基本的分类和回归方法，通过树状图结构进行决策。
• 随机性：在构建每棵决策树时，随机森林引入了随机性。具体来说，它在训练每棵树时，从原始数据集中随机选择样本（有放回抽样），以及在每个决策节点随机选择特征子集。
• Bagging（自助采样）：随机森林使用了Bagging技术，即对原始数据集进行多次随机采样，每次采样都构建一个决策树。
• 特征选择：在每个决策节点，随机森林不是考虑所有可能的特征，而是随机选择一部分特征，然后从中选择最佳分裂特征。
• 投票机制：对于分类问题，随机森林通过多数投票的方式来决定最终的预测结果；对于回归问题，则通常取所有树的预测结果的平均值。
• 抗过拟合：由于随机森林结合了多棵树的预测结果，它通常比单一决策树更不容易过拟合。
• 适用性：随机森林适用于处理分类和回归问题，并且能够处理高维数据。

实战练习：

• 推荐工具：析易数据分析平台（http://data.easyaier.com/sci/index）
• 案例场景：在一份肝硬化指标数据集中，分析肝硬化指标的影响因素，对总胆固醇,甘油三脂等数据对肝硬化指标的影响进行分析建模；然后利用构建的模型对用户的肝硬化指标进行预测。
• 案例数据集：肝硬化指标数据集（包含年龄,身高,性别,BMI,吸烟,饮酒,总胆固醇,甘油三脂,高密度脂蛋白,空腹葡萄糖,收缩压,舒张压,丙氨酸转氨酶（ALT）,天冬氨酸转氨酶（AST）,碱性磷酸酶（ALP）、肝硬化指标等16项指标，共122条数据。）
• 操作流程：

步骤1：导入个人数据：数据与报告→我的数据→上传数据

步骤2：打开随机森林功能：机器学习→集成回归算法→随机森林回归

步骤3：选定数据集：肝硬化指标数据集

步骤4：设置自变量：年龄,身高,性别,BMI,吸烟,饮酒,总胆固醇,甘油三脂,高密度脂蛋白,空腹葡萄糖,收缩压,舒张压,丙氨酸转氨酶（ALT）,天冬氨酸转氨酶（AST）,碱性磷酸酶（ALP）

步骤5：设置因变量：肝硬化指标

步骤6：填写随机种子等参数（在本案例中使用默认参数，用户可根据个人需求自行设置）

步骤7：生成分析报告

步骤8：模型预测：机器学习→模型预测→普通模型预测，设置因变量，选择刚刚生成的随机森林模型。

步骤9：生成预测结果