随机森林的max_sample和max_features问题

Question

Bagging中通过调整这两个参数可以实现样本和特征的随机性
但是随机森林中并没有max_sample这个参数，不太理解这样的话，每一个树看了多少个样本呢？至于特征，貌似一般都是用默认的“auto”吧

Answer 1

liuyubobobo 2019-06-04 01:39:18

随机森林算法每棵决策树所见的样本个数是固定的，就是样本总数m。

这里的关键是，bagging classifier和random forest创建弱分类器的原理不同。由于决策树本身参数众多，通过这些参数，就可以很好的创建弱分类器；而bagging则通常是通过让每个分类器看到的样本少一些，来创造弱分类器（效果还不一定好）。回忆一下，我们之前学习的其他算法，比如SVM或者逻辑回归，基本没有什么超参数能让这些算法成为“弱分类器”：）

具体也可以参考这里：https://coding.imooc.com/learn/questiondetail/82199.html

max_features使用auto没毛病：）

继续加油！：）