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(★ 23)

C++ implementation of random forests classification, regression, proximity, variable importance and imputation.

randomforests 최신버젼 다운로드

최종 버전 다운로드 (.zip)

// repository documentation

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```cpp
      _____                 _                 ______                  _
     |  __ \               | |               |  ____|                | |
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     |_|  \_\__,_|_| |_|\__,_|\___/|_| |_| |_|_|  \___/|_|  \___||___/\__|
```

# random forests
C++ implementation of random forests  
详细说明请前往CSDN [Random Forests C++实现：细节，使用与实验](https://blog.csdn.net/gxf1027/article/details/117064775)

1. 适用于分类和回归, 支持回归的多维输出（multi-target regression)
2. 支持3种随机性 (Original RF / Near Original / [Extra-Trees](https://orbi.uliege.be/bitstream/2268/9357/1/geurts-mlj-advance.pdf))
3. 可计算[Proximities](https://blog.csdn.net/gxf1027/article/details/130701720)，支持离群值计算（raw outlier measure score）
4. 可计算[特征重要性](https://blog.csdn.net/gxf1027/article/details/131040910)
5. 支持[imputation](https://blog.csdn.net/gxf1027/article/details/137516416?spm=1001.2014.3001.5502)
6. 支持[OpenMP加速](https://blog.csdn.net/gxf1027/article/details/131440494)
7. off-the-shelf，即插即用
8. 提供两种使用方式：命令行与嵌入代码(C风格的C++)
9. 可保存训练完成的模型至本地，也可从本地读取模型。支持两种格式: Plain Text，文件体积小，适用于所有规模的模型；XML格式，可读性强，但不适用于大模型。

## 运行 demo
```shell
cd randomforests
make
# train classification forest
./rf_train -p 0 -d dataset/classification/pendigits.tra -c demo/config-RF.xml -o forest.xml
# train regression forest
./rf_train -p 1 -d dataset/regression/Housing_Data_Set-R.txt -c demo/config-RF.xml -o forest.xml
```

## 使用

从本地数据文件读入数据集进行训练，计算oob-error(oob-mse)，并保存forest到本地。
本地训练文件格式(dataset files for trainning)：

分类(classification)
```plain
@totoal_sample_num=19020
@variable_num=10
@class_num=2
1 86.088 36.259 3.4839 0.2359 0.1337 -12.893 -56.746 -4.0291 4.158 372.98
1 76.099 18.755 2.8639 0.3461 0.2209 -90.721 -52.015 -19.577 3.46 271.43
1 62.989 22.083 3.1191 0.2258 0.1167 -85.779 48.038 19.251 7.652 246
1 19.55 10.763 2.3201 0.6077 0.3421 8.3626 -17.38 -10.092 17.368 173.39
0 67.609 26.678 2.632 0.3851 0.2462 -56.63 -57.963 19.806 79.666 227.19
1 24.909 17.432 2.632 0.3944 0.2229 7.1171 -2.3838 -8.6055 37.114 204.79
... ...
```

回归(regression)
```plain
@totoal_sample_num=4177
@variable_num_x=8
@variable_num_y=1
15 1 0.455 0.365 0.095 0.514 0.2245 0.101 0.15 
7 1 0.35 0.265 0.09 0.2255 0.0995 0.0485 0.07 
9 2 0.53 0.42 0.135 0.677 0.2565 0.1415 0.21 
10 1 0.44 0.365 0.125 0.516 0.2155 0.114 0.155 
7 3 0.33 0.255 0.08 0.205 0.0895 0.0395 0.055 
8 3 0.425 0.3 0.095 0.3515 0.141 0.0775 0.12
... ...
```

（1）分类森林(classification forest)
```cpp
#include <cmath>
using namespace std;

#include "RandomCLoquatForests.h"
#include "UserInteraction2.h"

int main()
{
	// read training samples if necessary
	char filename[500] = "./DataSet/Classification/pendigits.tra";
	float** data = NULL;
	int* label = NULL;
	Dataset_info_C datainfo;
	InitalClassificationDataMatrixFormFile2(filename, data/*OUT*/, label/*OUT*/, datainfo/*OUT*/);
	// setting random forests parameters
	RandomCForests_info rfinfo;
	rfinfo.datainfo = datainfo;
	rfinfo.maxdepth = 40;
	rfinfo.ntrees = 500;
	rfinfo.mvariables = (int)sqrtf(datainfo.variables_num);
	rfinfo.minsamplessplit = 5;
	rfinfo.randomness = 1;
	// train forest
	LoquatCForest* loquatCForest = NULL;
	TrainRandomForestClassifier(data, label, rfinfo, loquatCForest /*OUT*/, -1 /*random state*/, 50);
	float error_rate = 1.f;
	OOBErrorEstimate(data, label, loquatCForest, error_rate /*OUT*/);
	// save RF model, 0:xml, 1:plain text
	SaveRandomClassificationForestModel("Modelfile.xml", loquatCForest, 0);
	// clear the memory allocated for the entire forest
	ReleaseClassificationForest(&loquatCForest);
	// release money: data, label
	for (int i = 0; i < datainfo.samples_num; i++)
 		delete[] data[i];
	delete[] data;
	delete[] label;
	return 0;
}
```
（2）回归森林(regression forest)
```cpp
#include "RandomRLoquatForests.h"
#include "UserInteraction2.h"
using namespace std;

int main()
{
	// read training samples if necessary 
	char filename[500] = "./DataSet/Regression/Housing_Data_Set-R.txt"; 
	float** data = NULL;
	float* target = NULL;
	Dataset_info_R datainfo;
	InitalRegressionDataMatrixFormFile2(filename, data /*OUT*/, target /*OUT*/, datainfo /*OUT*/);
	// setting random forests parameters
	RandomRForests_info rfinfo;
	rfinfo.datainfo = datainfo;
	rfinfo.maxdepth = 40;
	rfinfo.ntrees = 200;
	rfinfo.mvariables = (int)(datainfo.variables_num_x / 3.0 + 0.5); 
	rfinfo.minsamplessplit = 5;
	rfinfo.randomness = 1; 
	rfinfo.predictionModel=PredictionModel::constant;
	// train forest
	LoquatRForest* loquatRForest = NULL;
	TrainRandomForestRegressor(data, target, rfinfo, loquatRForest /*OUT*/, false, -1 /*random state*/, 20);
	float* mean_squared_error = NULL;
	MSEOnOutOfBagSamples(data, target, loquatRForest, mean_squared_error /*OUT*/);
	delete[] mean_squared_error;
	// save RF model, 0:xml, 1:plain text
	SaveRandomRegressionForestModel("testModelfile-R.xml", loquatRForest, 0);
	// clear the memory
	ReleaseRegressionForest(&loquatRForest);
	// release money: data, target
	for (int i = 0; i < datainfo.samples_num; i++)
		 delete[] data[i];
	delete[] data;
	delete[] target;
	return 0;
}
```

说明
- 以上代码仅为主干，实际使用需对函数返回值进行判断。
- RF结构体对象loquatForest的内存由*TrainRandomForestClassifier* /*TrainRandomForestRegressor* 负责分配，由*ReleaseClassificationForest* /*ReleaseRegressionForest* 释放内存，**用户无需对其分配或者释放**
- *OOBErrorEstimate*  计算out-of-bag分类错误率，输入参数data, label**必须**与训练时相同,*MSEOnOutOfBagSamples*类同
- *InitalClassificationDataMatrixFormFile2*/*InitalRegressionDataMatrixFormFile2* 从本地文件读取数据集。也可以自行准备训练数据，就可以不调用上述函数。

## 实验
**数据集**
| 名称 | 分类/回归 |来源 |样本数 |特征数 | 类别数 |
|:-----------| :-------------|:-------------|:-------------|:-------------|:-------------|
|chess-krvk|classification|[UCI](http://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Chess+%28King-Rook+vs.+King%29)|28056|6|18|
|Gisette|classification|[UCI](http://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Gisette)|6000/1000|5000|2|
| ionosphere | classification | [UCI](http://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Ionosphere) |351|34|2|
| mnist | classification | [libsvm](https://www.csie.ntu.edu.tw/~cjlin/libsvmtools/datasets/multiclass.html) |60000/10000|780|10|
|MAGIC_Gamma_Telescope|classification|[UCI](http://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/MAGIC+Gamma+Telescope)|19020|10|2|
|pendigits|classification|[UCI](http://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Pen-Based+Recognition+of+Handwritten+Digits)|7494/3498|16|10|
|spambase|classification|[UCI](http://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Spambase)|4601|57|2|
|Sensorless_drive_diagnosis|classification|[UCI](http://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Dataset+for+Sensorless+Drive+Diagnosis)|58509|48|11|
|Smartphone Human Activity Recognition|classification|[UCI](http://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Smartphone+Dataset+for+Human+Activity+Recognition+(HAR)+in+Ambient+Assisted+Living+(AAL))|4242|561|6|
|waveform|classification|[UCI](http://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Waveform+Database+Generator+%28Version+2%29)|5000|40|3|
|satimage|classification|[UCI](http://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Statlog+%28Landsat+Satellite%29)|6435|36|6|
|Car Evaluation|classification|[UCI](https://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Car+Evaluation)|1728|6|4|
|sonar|classification|[UCI](https://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Connectionist+Bench+(Sonar%2C+Mines+vs.+Rocks))|208|60|2|
|abalone|regression|[UCI](http://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Abalone)|4177|8|——|
|airfoil_self_noise|regression|[UCI](http://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Airfoil+Self-Noise)|1503|5|——|
|Bike-Sharing1|regression|[UCI](http://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Bike+Sharing+Dataset)|17379|14|——|
|Combined_Cycle_Power_Plant|regression|[UCI](http://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Combined+Cycle+Power+Plant)|9568|4|——|
|elevators|regression|[openml](https://www.openml.org/t/2307)|16599|18|——|
|QSAR fish toxicity|regression|[UCI](https://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/QSAR+fish+toxicity)|908|6|——|
|Housing|regression|[kaggle](https://www.kaggle.com/apratim87/housingdata)|506|13|——|
|Parkinsons_Telemonitoring2|regression|[UCI](http://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Parkinsons+Telemonitoring)|5875|19|——|
|Superconductivty|regression|[UCI](http://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Superconductivty+Data)|21263|81|——|
|YearPredictionMSD|regression|[Million Song Dataset](http://millionsongdataset.com/pages/contact-us/)/ [UCI](http://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/YearPredictionMSD)|515345|90|——|

1. Bike-Sharing: 原数据集去掉第1、2列 
2. Parkinsons_Telemonitoring: 预测输出(output)是**2**维的。将原数据集第1列（subject number）去掉，UCI网站上记录“Number of Attributes：26”但根据下载的数据集只有22维（包括2维output)

**参数**  
&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;下一小节表格中“参数”列为 *[TreesNum, SplitVariables, MaxDepth, MinSamplesSplit]* （randomness均为1，即经典RF）。实验并没有对参数进行调优，而是根据经验选取了个人认为比较合理的参数组合。实验目的一方面是为了验证算法实现的正确性，另一方面也想说明RF对参数敏感度较低（相比SVM）。

**结果**  
&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;如果没有特殊说明，分类和回归问题的实验结果分别通过out-of-bag分类错误率（%）和out-of-bag 均方误差(Mean Square Error (MSE))来统计，结果运行10次取平均和标准差。可以看到，大多数数据集都采用了默认的参数，也能达到较理想效果。

| 数据集 | 参数 |oob error(%)/mse |分类/回归 |
|:-----------| :-------------|:-------------|:-------------|
|chess-krvk|[500, 2*, 40, 5]|16.46636±0.07493|C|
|Gisette|[200, 70*, 40, 5]|2.932105±0.10090(oob) 3.010±0.13333(test set)|C|
| ionosphere | [200, 5*, 40, 5]| 6.325±0.213|C|
|mnist|[200, 27*, 40, 5]|3.307166±0.02863(oob) 3.066±0.0665(test set)|C|
|MAGIC_Gamma_Telescope|[200, 3*, 40, 5]|11.8559±0.04347|C|
|pendigits| [200, 4*, 40, 5] | 0.880822±0.03428(oob) 3.670668±0.049843(test set)|C|
|spambase|[200, 7*, 40, 5]|4.514335±0.10331|C|
|satimage|[500, 6*, 40, 5]|8.102018±0.057777|C|
|Sensorless_drive_diagnosis|[200, 6*, 40, 5]|0.169049±0.009346|C|
|Smartphone Human Activity Recognition|[200, 23*, 40, 5]|7.39415±0.1159|C|
|waveform|[500, 6*, 40, 5]|14.70493±0.19792|C|
|Car Evaluation|[200,2*,40,5]|1.9456±0.11923|C|
|sonar|[200,7*,40,2]|14.961±0.8646|C|
|abalone|[500, 3#, 40, 5]|4.58272±0.008826|R|
|airfoil_self_noise|[200, 2/5, 40, 5]|3.83345±0.034283|R|
|Bike-Sharing|[500, 5#, 40, 5]|29.7227±0.84333|R|
|Combined_Cycle_Power_Plant|[200, 2/4, 40, 5]|9.94693±0.031153|R|
|elevators|[200, 10/18, 40, 5]|7.1859E-06±3.15264E-08|R|
|QSAR fish toxicity|[200, 2#, 40, 2]|0.7669898±0.003282|R|
|Housing|[200, 4#, 40, 5]|10.077±0.1923|R|
|Parkinsons_Telemonitoring3|[200,19,40,5]|[1.437, 2.523]±[0.01706, 0.03033]|R|
|Superconductivty|[200, 27#, 40, 5]|81.4527±0.2781|R|
|YearPredictionMSD|[100, 30#, 40, 50]|83.1219±0.05236|R|

*: 表示使用分类森林默认的 $\sqrt{variable\_num}$ 作为SplitVariables参数;  
#:表示使用回归森林默认的 $\frac {variable\_num\_x}3$ 作为SplitVariables参数

## 分析
**参数影响(parameters)** 
&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;通常RF在默认参数设定下也能取得较理想的效果，通过对参数（见2.2节）调优可以获得更佳的分类/回归效果。一般可以对TreesNum和SplitVariables进行调优。通常认为增加TreesNum会使泛化误差下降（当然也有特例）。如下图，展示了随着树增加，oob error/oob mse呈现下降的趋势。
![在这里插入图片描述](https://raw.githubusercontent.com/gxf1027/randomforests/main/images/oob-error-oob-mse.png)

&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;SplitVariables是控制RF随机性的主要参数，当它增加时树之间的关联性也随之增加，而关联性增加会导致分类/回归误差提高[[2]](#refer-anchor-2)。从可调性(Tunability)角度考虑，调节SplitVariables对性能提升的贡献是最大的。而SplitVariables选择默认设定时，通常也能取得不错的效果。下图为pendigits数据集上，不同SplitVariables（样本为16维，TreesNum=500）参数下的分类oob error。
![在这里插入图片描述](https://raw.githubusercontent.com/gxf1027/randomforests/main/images/splitVariables.png)

**特征重要性(Variable Importance Measurement)**  
&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;特征重要性(variable importance)的评估是RF“自带”的一个特性。采用oob数据的特征随机交换的方法来估计特征重要性。对于数据集"waveform"，结果如下图所示，可见后一半特征的重要性几乎为0，这是因为waveform的后19维特征是随机噪声，因此variable importance计算结果符合上述情况。
![在这里插入图片描述](https://raw.githubusercontent.com/gxf1027/randomforests/main/images/vim-waveform-style-seaborn0623.png)

&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;使用[mnist](https://www.csie.ntu.edu.tw/~cjlin/libsvmtools/datasets/multiclass.html)手写字符识别数据集训练随机森林分类器，样本数60000，特征数780。RF参数为：随机树 $T=200$，分类候选特征数 $\sqrt{780}$，节点最小样本数5，最大树深度40。将特征重要性的输出值转换为相同分辨率的图像（28x28，780+4，在最后增补了4个0），如下图。可以看到重要特征集中在图像中部，周边的特征重要性非常低，这也符合手写字符训练图像周边像素大多为0的情况。

![在这里插入图片描述](https://raw.githubusercontent.com/gxf1027/randomforests/main/images/vim-mnist-img-plt-div-oobnum-0606-raw-score-1.png)

**多目标回归(Multi-target regression)**

&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;这里多目标指的是回归目标是多维的，一般称为multivariate regression或者multi-target regression。可以将多维目标分解为多个单独的回归问题，即可以对每一维输出输出单独训练一个模型，那么输出有 $N$ 维就要训练 $N$ 个随机森林模型，预测时也要获取多个随机森林的输出。使用随机森林也可以**直接**对多维输出（多目标）进行训练，这里也使用这种方法对多维输出进行预测。

&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;使用[Tetuan-City-power-consumption](https://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Power+consumption+of+Tetouan+city)数据集来进行试验，原始数据集是通过时间、温度、湿度、风速等6个变量来预测城市3个配电网的能源消耗，即输入6维，输出3维。由于“时间”变量难以使用，所以分解为[*minute,hour,day,month,weekday,weekofyear*] 6个变量，加上原始的5个气象变量，形成新的11维输入。RF参数为[200, 3#, 60, 2]（参数含义见4.2节）。由于输出具有明确物理含义，且都是正数，衡量回归准备度的指标不再使用oob-mse，而是使用oob样本的平均偏离度 $\frac {|t_{predict}-t|}{t}$ 。下图反映了当RF中随机树数量增加时，三个输出维度的平均偏离度变化。可以看到随着随机树增加，偏离度呈下降趋势，基本都在200颗树时达到<1.8%的回归准确度。
![在这里插入图片描述](https://raw.githubusercontent.com/gxf1027/randomforests/main/images/Tetuan-City-power-consumption-oob-dev.png)

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