随机森林——Random Forests
2016-04-17 19:42 GarfieldEr007 阅读(372) 评论(0) 编辑 收藏 举报[基础算法] Random Forests
2011 年 8 月 9 日
Random Forest(s),随机森林,又叫Random Trees[2][3],是一种由多棵决策树组合而成的联合预测模型,天然可以作为快速且有效的多类分类模型。如下图所示,RF中的每一棵决策树由众多split和node组成:split通过输入的test取值指引输出的走向(左或右);node为叶节点,决定单棵决策树的最终输出,在分类问题中为类属的概率分布或最大概率类属,在回归问题中为函数取值。整个RT的输出由众多决策树共同决定,argmax或者avg。
Node Test
node test通常很简单,但很多简单的拧在一起就变得无比强大,联合预测模型就是这样的东西。node test是因应用而异的。比如[1]的应用是基于深度图的人体部位识别,使用的node test是基于像素x的深度比较测试:
简单的说,就是比较像素x在u和v位移上的像素点的深度差是否大于某一阈值。u和v位移除以x深度值是为了让深度差与x本身的深度无关,与人体离相机的距离无关。这种node test乍一看是没有意义的,事实上也是没多少意义的,单个test的分类结果可能也只是比随机分类好那么一丁点。但就像Haar特征这种极弱的特征一样,起作用的关键在于后续的Boosting或Bagging——有效的联合可以联合的力量。
Training
RF属于Bagging类模型,因此大体训练过程和Bagging类似,关键在于样本的随机选取避免模型的overfitting问题。RF中的每棵决策树是分开训练的,彼此之间并无关联。对于每棵决策树,训练之前形成一个样本子集,在这个子集中有些样本可能出现多次,而另一些可能一次都没出现。接下去,就是循序决策树训练算法的,针对这个样本子集的单棵决策树训练。
单棵决策树的生成大致遵循以下过程:
1)随机生成样本子集;
2)分裂当前节点为左右节点,比较所有可选分裂,选取最优者;
3)重复2)直至达到最大节点深度,或当前节点分类精度达到要求。
这一过程是贪婪的。
当然对于不同的应用场合,训练过程中,会有细节上的差别,比如样本子集的生成过程、以及最优分割的定义。
在[1]中,决策树的真实样本其实是图片中的像素x,变量值则是上文提到的node test。但是,对于一张固定大小的图片而言可取的像素x是可数大量的,可取的位移(u,v)和深度差阈值几乎是不可数无限的。因此,[1]在训练单棵决策树前,要做的样本子集随机其实涉及到像素x集合的随机生成、位移(u,v)和深度差阈值组合的随机生成,最后还有训练深度图集合本身的随机生成。
最优分裂通常定义为使信息增量最大的分类,如[1]中的定义:
H指熵,通过分裂子集的部位标签分布计算。
Reference:
[1] J. Shotton, A. Fitzgibbon, M. Cook, T. Sharp, M. Finocchio, R. Moore, A. Kipman, and A. Blake. Real-Time Human Pose Recognition in Parts from a Single Depth Image. In CVPR 2011.
[2] L. Breiman. Random forests. Mach. Learning, 45(1):5–32, 2001.
[3] T. Hastie, R. Tibshirani, J. H. Friedman. The Elements of Statistical Learning. ISBN-13 978-0387952840, 2003, Springer.
[4] V. Lepetit, P. Lagger, and P. Fua. Randomized trees for real-time keypoint recognition. In Proc. CVPR, pages 2:775–781, 2005
from: http://blog.csdn.net/yangtrees/article/details/7488937