scikit中的弱学习者学习随机森林和额外的树分类器

Question

在论文“Decision Forests for Classification, Regression, Density Estimation, Manifold Learning and Semi-Supervised Learning”中，作者谈到了不同类型的弱学习者：轴对齐超平面，一般定向超平面和二次方。

我是否遗漏了某些内容，或者Scikit-Learn中的实现是否相当于每次拆分时的轴对齐？

Answer 1

你是对的，我们只做轴对齐分裂。这实际上是最常见的拆分策略，在大多数情况下给出足够好的结果，同时不会增加计算复杂性。