随机森林是一种监督学习算法，它使用集成学习方法进行回归和分类。它构建多个决策树并合并它们的预测以获得更准确的预测。本文介绍如何使用随机森林算法检测游戏外挂。
使用随机森林算法检测游戏外挂的三个步骤
1、自举
如果我们有“n”个数据样本和“m”个决策树，此方法将在每次分配后以迭代方式将“n”个样本随机分配给“m”个树并进行替换。
2、平行训练
每个决策树都是独立并行训练的。
3、聚合
在聚合中，我们在分类中使用多数投票的概念。
在回归中取单个决策树预测的所有输出的平均值，以获得更准确和稳定的预测。
在构建模型之前，我们需要将数据集拆分为训练和测试样本。稍后我们将使用测试集来评估模型的性能。
Target=pubg_data['potential cheaters']
features=pubg_data.drop('potential cheaters',axis=1)
x_train,x_test,y_train,y_test=train_test_split(features,target,train_size=0.3,random_state=0)构建算法模型
使用Scikit-learn随机森林在训练数据上构建模型。
Model=RandomForestClassifier(n_estimators=40,min_samples_leaf=3,max_features='sqrt')
Model.fit(x_train,y_train)
y_pred=model.predict(x_test)
y_predtrain=model.predict(x_test)
Print("test data accuracy:",accuracy_score(y_test,y_pred))
Print("test data precision score:",precision_score(y_test,y_pred))
Print("test data recall score:",recall_score(y_test,y_pred))
Print("test data f1 score:",f1_score(y_test,y_pred))
Print("test data area under curve(auc):",roc_auc_score(y_test,y_pred))算法模型性能评估
分类算法模型有多种评估指标，评估准确性的最佳方法是混淆矩阵。
test data accuracy:0.9999942175660065
test data precision score:0.9994222992489891
test data recall score:0.9902690326273612
test data f1 score:0.9948246118458884
test data area under curve(auc):0.995134355600319最后，我们在测试数据集上成功实现了99.99%的准确率。
