Na takie pytania zawsze najlepiej odpowiedzieć, patrząc na kod, jeśli znasz biegle język Python.
RandomForestClassifier.predict, przynajmniej w bieżącej wersji 0.16.1, przewiduje klasę o najwyższym oszacowaniu prawdopodobieństwa, podanym przez predict_proba. ( ta linia )
Dokumentacja predict_probamówi:
Przewidywane prawdopodobieństwa klasowe próbki wejściowej są obliczane jako średnie przewidywane prawdopodobieństwa klasowe drzew w lesie. Prawdopodobieństwo klasowe pojedynczego drzewa to ułamek próbek tej samej klasy w liściu.
Różnica w stosunku do oryginalnej metody jest prawdopodobnie taka, że predictdaje przewidywania zgodne z predict_proba. Wynik ten nazywany jest czasem „miękkim głosowaniem”, a nie „twardym” głosowaniem większościowym w pierwotnym dokumencie Breimana. W szybkim wyszukiwaniu nie mogłem znaleźć odpowiedniego porównania wydajności tych dwóch metod, ale obie wydają się dość rozsądne w tej sytuacji.
predictDokumentacja jest w najlepszym razie dość mylące; Mam złożony wniosek ciągnącego go naprawić.
Jeśli zamiast tego chcesz przewidywać większość głosów, oto funkcja, która to umożliwia. Nazwij to predict_majvote(clf, X)raczej niż clf.predict(X). (Na podstawie predict_proba; tylko lekko przetestowane, ale myślę, że powinno działać.)
from scipy.stats import mode
from sklearn.ensemble.forest import _partition_estimators, _parallel_helper
from sklearn.tree._tree import DTYPE
from sklearn.externals.joblib import Parallel, delayed
from sklearn.utils import check_array
from sklearn.utils.validation import check_is_fitted
def predict_majvote(forest, X):
"""Predict class for X.
Uses majority voting, rather than the soft voting scheme
used by RandomForestClassifier.predict.
Parameters
----------
X : array-like or sparse matrix of shape = [n_samples, n_features]
The input samples. Internally, it will be converted to
``dtype=np.float32`` and if a sparse matrix is provided
to a sparse ``csr_matrix``.
Returns
-------
y : array of shape = [n_samples] or [n_samples, n_outputs]
The predicted classes.
"""
check_is_fitted(forest, 'n_outputs_')
# Check data
X = check_array(X, dtype=DTYPE, accept_sparse="csr")
# Assign chunk of trees to jobs
n_jobs, n_trees, starts = _partition_estimators(forest.n_estimators,
forest.n_jobs)
# Parallel loop
all_preds = Parallel(n_jobs=n_jobs, verbose=forest.verbose,
backend="threading")(
delayed(_parallel_helper)(e, 'predict', X, check_input=False)
for e in forest.estimators_)
# Reduce
modes, counts = mode(all_preds, axis=0)
if forest.n_outputs_ == 1:
return forest.classes_.take(modes[0], axis=0)
else:
n_samples = all_preds[0].shape[0]
preds = np.zeros((n_samples, forest.n_outputs_),
dtype=forest.classes_.dtype)
for k in range(forest.n_outputs_):
preds[:, k] = forest.classes_[k].take(modes[:, k], axis=0)
return preds
W tym głupim syntetycznym przypadku, którego próbowałem, przewidywania za predictkażdym razem zgadzały się z tą metodą.
