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据我所知，随机森林是树木套袋的程式化版本。我们选择随机数据点和随机特征来构造随机森林。但是，如果我们只使用普通版本的套袋，只随机选择数据点，那么我们就有了树，它们已经训练了更多的特征，不像样式化版本中的随机森林。由于学习具有更多的特征，每个个体树都有更多关于数据点的信息，因此在某种意义上比随机森林中的个体树更“智能”。
那么，为什么使用套袋的程式
浏览 0修改于2017-07-11得票数 4
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随机森林对LightGBMLightGBM和RF在树的构建方式上有所不同:顺序和结果的组合方式。结果表明，如果对参数进行仔细调整，GBM的性能要优于射频。随机森林: RFs使用随机数据样本对每棵树进行独立的训练。这种随机性有助于使模型比单个决策树更健壮，并且更不适合于训练数据。
我的问题
浏览 0提问于2019-11-18得票数 9
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为什么在某些情况下，具有n_estimators =1的随机林执行的性能比决策树差，即使在将引导设置为false之后？尝试使用不同的机器学习模型来预测信用卡的违约率，我尝试了随机森林和决策树，但随机森林的表现似乎较差，然后尝试了只有一棵树的随机森林，因此它应该与决策树相同，但性能仍然较差。
浏览 9提问于2022-11-03得票数 0
在具有一些特性的数据上，我为回归目的训练了一个随机森林，并且梯度增强了回归树。对于这两种方法，我都计算了特性的重要性，我发现它们有很大的不同，尽管它们的得分相似。对于随机森林回归：RMSE: 89.11
Feature 2: 0.10Feature4: 0.09对于梯度增强的回归树：RMSE:
浏览 1提问于2015-01-09得票数 0
我喜欢装袋对每棵树的训练集进行随机重采样，随机森林为每棵树随机选择特征的子集。
我的问题是，随机森林是否也会对训练集以及随机特征子集进行重新采样。它实际上是双随机的吗？
浏览 7提问于2017-12-13得票数 1
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我在随机森林中使用了重复的交叉验证，如下所示: k=10 repeat =3我已经将我的随机森林设置为生长一千棵树，并在每个节点上使用6个变量进行拆分: ntree =1000mtry=6我需要了解交叉验证的每次迭代是否构建1000棵树:k=10 1.rep1: mtry =6(此迭代是否构建1000棵树？)fold 2.rep2: mtry =6(此迭代是否构建1000棵树？？) 或者所有交叉验证迭代的总和为100
浏览 26修改于2019-04-26得票数 0
我使用reprtree包绘制了随机森林树，如下所示，reprtree:::plot.getTree(model23)
但是我不能解释树上的任何东西。有没有任何方法可以减小树的大小，或者有任何其他方法可以用代码在R中绘制一棵随机的森林树</em
浏览 20修改于2018-03-05得票数 2
我是R方面的新手，我需要知道如何绘制从随机森林训练模型中选择的树，该模型是使用插入符号包中的train ()函数创建的。谢谢。
浏览 1提问于2018-07-01得票数 0
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考虑到随机森林中的单个树使用cart算法(或者可以配置为)，如果cart不能预测任何东西(空树)，那么为什么随机森林在相同的数据集中表现得更好。CART给出了空树，但随机森林即使在看不见的数据上也获得了相当的准确性。
浏览 0提问于2020-06-18得票数 2
在Matlab中，我们使用TreeBagger()方法对随机森林进行训练。此方法的参数之一是树的数量。我使用随机森林作为分类方法。如何确定随机森林的树木数量？
浏览 0修改于2018-10-22得票数 2
当运行一个包含500棵树的随机生存森林时，由于内存问题，在R中使用randomForestSRC包需要很长时间。那么，我可以运行10个随机存活森林，在相同的数据上有50棵树，每次使用不同的种子，并平均10个随机森林的结果(除以10)，这样我就可以得到与500棵树的结果相当相似的结果吗？
浏览 0修改于2019-07-05得票数 0
我创建了一个以随机森林作为基分类器的分类集合。每个随机森林都有500棵树。合共有100个这样的森林。多数票被用作投票方案。我期望分类器比单个随机森林的性能略好一些。然而，它的性能比随机森林差得多。
浏览 0修改于2018-04-09得票数 -1
我拟合了一个随机森林模型。我使用过randomForest和ranger软件包。我没有调整森林中的树数，我只留下了默认的编号，即500。现在我想看看是否足够了，也就是错误是否达到了一个平台。因此，我相信我需要提取单个树，随机抽取100,200,300,400，最后500棵树，从它们中提取oob树，并计算出100,200，……的OOB错误。连续的树木。所以我的问题是：
如果我已经有一个有500棵树的随机森林
浏览 6修改于2019-03-04得票数 0
我有一个随机森林模型。使用getTree函数，我可以获得在我的随机森林模型中创建的所有树。现在我想检查一下每棵树对一些观察结果所做的预测。出于这个原因，我需要使用我的随机森林模型中的每棵树进行预测。 我发现这个问题的目的是一样的。但是，不幸的是，这个问题还没有得到回答。
浏览 36修改于2019-09-20得票数 0
据我所知，与单个决策树相比，随机森林有两个导致“随机性”的参数：2)为创建树而绘制的训练示例的数量。直观地说，如果我将这两个参数设置为它们的最大值，那么我应该避免“随机性”，因此每个创建的树都应该完全相同。因为所有的树都是完全相同的，所以不管森林中有多少树或不同的运行(即不同的种子值)，我都应该取得相同的结果。我已经将这些值设置为
浏览 2提问于2014-04-29得票数 0
我试图在partykit包中使用基于模型的回归树来构建一个随机森林。我使用mob()函数构建了一个基于模型的树，其中包含一个用户定义的fit()函数，该函数在终端节点返回一个对象。在partykit中有cforest()，它只使用ctree()类型树。我想知道是否可以修改cforest()或编写一个新函数，该函数从基于模型的树构建随机森林，该树在终端节点返回对象。编辑:我所建的树与这里的-> 相似
如何使用类似
浏览 2修改于2020-08-26得票数 2
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在随机森林方法中，对每棵树随机选择一组固定大小的变量(特征)。但是一旦这个集合被冻结，树是否像一个规则的决策树算法？这是否意味着，在树的每个节点，我们随
浏览 0提问于2017-04-08得票数 4
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以下是本文： I关于如何应用XSLT修改带有随机林的PMML文件以执行以下操作的问题：
因此，如果我有一个随机森林，每棵树有2棵树，每个树有5棵终末叶，我想要输出。
浏览 5修改于2021-07-27得票数 0
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