Random Forest en OpenCV es un potente algoritmo de aprendizaje automático diseñado para resolver problemas de clasificación y regresión. Los bosques aleatorios hacen predicciones utilizando múltiples árboles de decisión, cada uno de los cuales consta de muestras y características seleccionadas al azar. En los problemas de clasificación, los bosques aleatorios determinan la clase final mediante votación; en los problemas de regresión, los bosques aleatorios obtienen la predicción final promediando las predicciones de todos los árboles de decisión.
La idea básica del bosque aleatorio.
El bosque aleatorio es un algoritmo de aprendizaje supervisado. El "bosque" que construye es una colección de árboles de decisión, generalmente integrados mediante el algoritmo Bagging . El bosque aleatorio primero utiliza el conjunto de clasificadores entrenados para clasificar nuevas muestras y luego cuenta los resultados de todos los árboles de decisión mediante votación mayoritaria o promediando la salida. Dado que cada árbol de decisión en el bosque es independiente, puede entenderse como un "experto" en investigación en un determinado aspecto, por lo que puede obtener un mejor rendimiento que un único árbol de decisión votando y promediando.
Algoritmo de embolsado
Dado que los bosques aleatorios suelen utilizar el algoritmo Bagging para integrar árboles de decisión, es necesario comprender el flujo de trabajo y los principios del algoritmo Bagging. La precisión de la clasificación de algunos clasificadores a veces es sólo ligeramente mejor que la de las conjeturas aleatorias; estos clasificadores se denominan clasificadores débiles. Para mejorar el rendimiento del clasificador, el método de aprendizaje conjunto (Ensemble Learning) generalmente se utiliza para combinar varios clasificadores débiles para generar un clasificador fuerte.
El algoritmo de ensacado y el algoritmo de impulso son algoritmos básicos en el campo del aprendizaje integrado.
El flujo del algoritmo Bagging es el siguiente
Se puede observar que el proceso del algoritmo Bagging se divide en dos etapas: entrenamiento y prueba.
Fase de entrenamiento : utilice el método de muestreo Bootstrapping para seleccionar aleatoriamente N muestras de entrenamiento del conjunto de entrenamiento original, luego coloque las N muestras de entrenamiento nuevamente en el conjunto de entrenamiento original y realice k rondas de extracción para obtener k subconjuntos de entrenamiento. Utilice estos k subconjuntos de entrenamiento para entrenar k modelos básicos (el modelo básico puede ser un árbol de decisión o una red neuronal, etc.).
Fase de prueba : para cada muestra de prueba, todos los modelos básicos entrenados se utilizan para hacer predicciones; luego, los resultados de todos los k modelos básicos se combinan para hacer predicciones. Si se trata de un problema de regresión, el promedio de predicción de los k modelos básicos se utiliza como resultado final de la predicción; si se trata de un problema de clasificación, se votan los resultados de clasificación de los k modelos básicos y se vota la categoría con más votos. el resultado final de la clasificación.
Escenario de aplicación
El algoritmo de bosque aleatorio es un método de aprendizaje conjunto que se utiliza principalmente para resolver problemas de clasificación y regresión. Los escenarios de aplicación incluyen:
- Sistema de recomendación de productos básicos : basándose en el comportamiento histórico del usuario, los registros de compra y otros datos, puede predecir los productos que le pueden gustar al usuario para hacer recomendaciones precisas.
- Diagnóstico médico : basándose en la información básica, los síntomas y otros datos del paciente, puede predecir si padece una determinada enfermedad y dar un diagnóstico y un plan de tratamiento.
- Evaluación de riesgos financieros : al analizar el historial crediticio personal del cliente, sus ingresos y otros datos, predice la probabilidad de incumplimiento del cliente y ayuda al banco a formular un plan de crédito personalizado.
- Predicción de acciones : al analizar los precios históricos de las acciones, los datos financieros y otra información, prediga las tendencias futuras de los precios de las acciones.
- Reconocimiento de imágenes : es posible clasificar imágenes, como clasificar imágenes de animales y detectar si hay gatos, perros y otros animales en la imagen.
- Procesamiento del lenguaje natural : se puede realizar la clasificación de texto, como clasificar noticias, juzgar si un artículo pertenece a noticias internacionales, noticias deportivas, etc.
El siguiente es un ejemplo de implementación de un clasificador de bosque aleatorio con OpenCV. Los pasos específicos son los siguientes:
- importar las bibliotecas necesarias
import numpy as np
import cv2
- Preparar datos y etiquetas de entrenamiento.
features = np.array([[0, 0], [0, 1], [1, 0], [1, 1]], np.float32)
labels = np.array([0, 1, 1, 0], np.float32)
- Inicializar el clasificador de bosque aleatorio
rf = cv2.ml.RTrees_create()
- Establecer parámetros de entrenamiento
params = cv2.ml.RTrees_Params()
params.max_depth = 2
params.min_sample_count = 1
params.calc_var_importance = True
- entrenar bosque aleatorio
rf.train(cv2.ml.TrainData_create(features, cv2.ml.ROW_SAMPLE, labels), cv2.ml.ROW_SAMPLE, params=params)
- predecir
pred = rf.predict(np.array([[0, 0]], np.float32))
print(pred)
Esto generará la etiqueta prevista.
Código completo:
import numpy as np
import cv2
# 生成示例数据
data = np.random.randint(0, 100, (100, 2)).astype(np.float32)
responses = (data[:, 0] + data[:, 1] > 100).astype(np.float32)
# 创建并训练随机森林分类器
rf = cv2.ml.RTrees_create()
# 设置终止条件（最大迭代次数，最大迭代次数，最小变化值）
rf.setTermCriteria((cv2.TERM_CRITERIA_MAX_ITER, 100, 0.01))
# 设置随机森林的最大深度
rf.setMaxDepth(10)
# 设置每个叶子节点的最小样本数量
rf.setMinSampleCount(2)
# 设置回归精度（对分类问题不适用）
rf.setRegressionAccuracy(0)
# 设置是否使用代理（对分类问题不适用）
rf.setUseSurrogates(False)
# 设置是否计算变量重要性
rf.setCalculateVarImportance(True)
# 训练随机森林分类器
rf.train(data, cv2.ml.ROW_SAMPLE, responses)
# 测试分类器
test_data = np.array([[30, 70], [70, 30]], dtype=np.float32)
_, results = rf.predict(test_data)
print("Predictions:", results.ravel())
Dirección del documento oficial
, haga clic para saltar
https://docs.opencv.org/2.4/modules/ml/doc/decision_trees.html#cvdtreeparams