我们可以通过随机森林得到概率，就像我们在逻辑回归中得到概率一样吗？

Question

我有一个二进制0-1变量的数据结构(点击&购买；点击&不是-购买)属性的向量。我使用逻辑回归来获得购买的概率。如何使用随机森林来获得相同的概率？是使用随机森林回归吗？或者是R中type='prob‘的随机森林分类，它给出了类别变量的概率？

Answer 1

它不会给出相同的结果，因为这两种方法的结构不同。逻辑回归由明确的线性规范给出，其中RF是来自多个独立/随机树的集体投票。如果规范和输入特性都进行了适当的调整，则它们可以产生类似的结果。以下是两者之间的主要区别：

1. RF将针对噪声、异常值、过拟合或多重共线性等回归类型解决方案中的常见陷阱提供更稳健的拟合。基本上，如果你不知道或不想知道输入数据中包含了什么，RF是一个很好的start.
2. logistic回归方法，如果你熟练地了解数据以及如何正确地指定方程，将是一个很好的选择。或者以某种方式想要设计拟合/预测的工作方式。GLM规范的显式形式将允许您这样做。