Rừng ngẫu nhiên

Machine Learning cho Tài chính bằng Python

Nathan George

Data Science Professor

khớp đa thức

Machine Learning cho Tài chính bằng Python

khớp tuyến tính

Machine Learning cho Tài chính bằng Python

Rừng ngẫu nhiên

graphviz rừng ngẫu nhiên

Machine Learning cho Tài chính bằng Python

Gộp mẫu Bootstrap (bagging)

bootstrapping

Machine Learning cho Tài chính bằng Python

Lấy mẫu đặc trưng

Random Forests

  • Tập hợp (ensemble) các cây quyết định
  • Gộp mẫu Bootstrap (bagging)
  • Lấy mẫu đặc trưng tại mỗi lần chia nhánh
Machine Learning cho Tài chính bằng Python

Cài đặt với sklearn

from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor

random_forest = RandomForestRegressor()
random_forest.fit(train_features, train_targets)
print(random_forest.score(train_features, train_targets))
Machine Learning cho Tài chính bằng Python

Siêu tham số

random_forest = RandomForestRegressor(n_estimators=200,
                                      max_depth=5,
                                      max_features=4,
                                      random_state=42)
Machine Learning cho Tài chính bằng Python

ParameterGrid

from sklearn.model_selection import ParameterGrid

grid = {'n_estimators': [200], 
        'max_depth':[3, 5], 
        'max_features': [4, 8]}


from pprint import pprint
pprint(list(ParameterGrid(grid)))

[{'max_depth': 3, 'max_features': 4, 'n_estimators': 200},
 {'max_depth': 3, 'max_features': 8, 'n_estimators': 200},
 {'max_depth': 5, 'max_features': 4, 'n_estimators': 200},
 {'max_depth': 5, 'max_features': 8, 'n_estimators': 200}]
Machine Learning cho Tài chính bằng Python

ParameterGrid

test_scores = []
# loop through the parameter grid, set hyperparameters, save the scores
for g in ParameterGrid(grid):
    rfr.set_params(**g)  # ** is "unpacking" the dictionary
    rfr.fit(train_features, train_targets)
    test_scores.append(rfr.score(test_features, test_targets))

# find best hyperparameters from the test score and print
best_idx = np.argmax(test_scores)
print(test_scores[best_idx])
print(ParameterGrid(grid)[best_idx])

0.05594252725411142
{'max_depth': 5, 'max_features': 8, 'n_estimators': 200}
Machine Learning cho Tài chính bằng Python

Gieo vài rừng ngẫu nhiên nào!

Machine Learning cho Tài chính bằng Python

Preparing Video For Download...