RF 和 CART 最佳树中每棵树的主要区别?

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【中文标题】RF 和 CART 最佳树中每棵树的主要区别?【英文标题】:main differences between each tree in a RF and CART best tree? 【发布时间】:2016-08-07 20:10:44 【问题描述】:

RF 中的每棵树与 CART 中的最佳树之间的主要区别?

【问题讨论】:

【参考方案1】:

随机森林中的树与 CART 中的最佳树之间的主要区别是:

RF 中每棵树的训练集是主训练集的子集(自举) 在 RF 树的每个节点上,使用一个特征子集来选择最好的一个进行分割

【讨论】:

以上是关于RF 和 CART 最佳树中每棵树的主要区别?的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

随机森林中每棵树的每个特征的特征重要性计算

随机森林中每棵树的平均绝对误差

RF和Feature Importance函数

如何在 Python scikit-learn 中输出随机森林中每棵树的回归预测?

10、决策树集成--随机森林

有没有办法从随机森林模型中提取树深度?