Случайный лес Sklearn онлайн-обучение

Вопрос или проблема

X_train, y_train, X_val, y_val, X_test, y_test = load_dataset()

print('Сажаем деревья...')
clf = RandomForestClassifier(n_estimators=50,
                              max_depth=None,
                              min_samples_split=1,
                              random_state=0
                              )

print('Выращиваем деревья...')
classifier = clf.fit(X_train, y_train)

# смотрим, как мы справились
print('Тестируем деревья...')
scores = cross_val_score(classifier, X_test, y_test)
print(scores)
print('точность: %d' % (scores.mean()))

for chunk in df:
      clf.fit(...)
      cross_validate...

.

Ответ или решение

Онлайн-Обучение с Использованием RandomForestClassifier в Scikit-Learn

Работа с большими объемами данных в миллионы точек может стать настоящим вызовом, особенно когда стандартные методы обучения классификаторов, такие как RandomForestClassifier из библиотеки Scikit-Learn, не успевают завершить этап кросс-валидации. В данном ответе мы рассмотрим проблемы, связанные с обучением, а также альтернативные подходы для организации онлайн-обучения.

Проблема Времени Выполнения

Ваша текущая реализация включает в себя полный процесс обучения на всех данных. Код, который вы привели, имеет следующий вид:

X_train, y_train, X_val, y_val, X_test, y_test = load_dataset()

print('Planting trees...')
clf = RandomForestClassifier(n_estimators=50,
                              max_depth=None,
                              min_samples_split=1,
                              random_state=0)

print('Growing trees...')
classifier = clf.fit(X_train, y_train)

print('Testing trees...')
scores = cross_val_score(classifier, X_test, y_test)
print(scores)
print('accuracy: %d' % (scores.mean()))

В данном случае, использование функции fit требует выполнения обучения на всем наборе данных целиком, что в свою очередь может оказаться слишком ресурсозатратным для крупных объемов данных.

Подходы к Онлайн-Обучению

1. Отсутствие partial_fit в RandomForestClassifier:
   К сожалению, класс RandomForestClassifier не поддерживает функцию partial_fit, необходимую для истинного онлайн-обучения. Это означает, что вы не можете добавлять новые данные без повторного обучения всего набора данных.

2. Использование Параметра warm_start:
   В качестве альтернативного решения, вы можете использовать параметр warm_start, который позволяет добавлять новые деревья в существующий лес при каждом вызове fit. Пример кода может выглядеть следующим образом:

   clf = RandomForestClassifier(n_estimators=10, warm_start=True, random_state=0)
   
   for chunk in df:  # Предполагается, что df - это генератор или делящий набор данных на куски
      clf.fit(chunk.X, chunk.y)  # Подразумевается, что chunk содержит X и y для текущего куска данных

   В данном случае, вы должны следить за количеством деревьев, потому что общее количество деревьев будет увеличиваться с каждой итерацией.

3. Обработка Данных В Пакетах:
   Также, вы можете разбивать ваши данные на более мелкие пакеты, обрабатывая каждый из них последовательно. Этот подход поможет вам избежать превышения лимитов по времени и памяти:

   for chunk in df:
      clf.fit(chunk.X, chunk.y)
      scores = cross_val_score(clf, X_val, y_val)  # Кросс-валидация на валидационном наборе
      print('Accuracy после обработки текущего куска данных: %d' % (scores.mean()))

Заключение

Хотя RandomForestClassifier не поддерживает настоящее онлайн-обучение, использование параметра warm_start может удовлетворить многие ваши потребности, позволяя моделям адаптироваться к данным последовательно, без полной перезаписи каждого раз. Эти решения помогут эффективно обрабатывать даже наиболее непростые наборы данных, избегая проблем с временем выполнения в процессе кросс-валидации.

Если у вас возникли дополнительные вопросы или нужны дальнейшие рекомендации, не стесняйтесь обращаться.