随机森林袋内和节点尺寸

Posted 2023-03-12

【中文标题】随机森林袋内和节点尺寸

【英文标题】：Random Forest in-bag and node dimensions

【发布时间】：2020-02-08 01:38:11

【问题描述】：

我必须为一个练习做一个随机森林分类器，这个练习专门说明了参数，我引用了我的语言

袋内百分比：25% 50% 85%

一个节点的维数：10%、50%、80%

我使用 scikit-learn 作为分类器，我不知道类中的哪些参数可以设置袋内百分比和维度数。

【参考方案1】：

您可以使用max_features 参数定义维数。比如：

rf = RandomForestClassifier(max_features=.1)

不幸的是，RandomForestClassifier尚不支持二次抽样（即袋内百分比）。不过这个功能已经在 sklearn 的当前开发分支中为added，所以将来会提供。

目前一个好的解决方法是使用BaggingClassifier：它有一个用于二次采样的max_samples 参数，并且可以使用DecisionTreeClassifier 作为基础将其转换为RandomForestClassifier。

base = DecisionTreeClassifier(max_features=.1)    
rf = BaggingClassifier(base_estimator=base, max_samples=.25)

请注意，BaggingClassifier 也有一个 max_features 参数，但其工作方式与随机森林不同。