RandomForestClassifier与BaggingClassifier不同

Question

使用BaggingClassifier与baseestimator=RandomForestClassifier的{​​{1}}与RandomForestClassifier中的sklearn有何不同？

Answer 1

RandomForestClassifier在BaggingClassifier之后通过装袋在外部引入随机性（相对于单个树装配）。

然而，它通过对可以进行拆分的特征列表进行二次采样来在树构造过程中深入注入随机性：在每个新拆分时考虑一组新的随机特征。这种随机性是通过max_features RandomForestClassifier参数来控制的，该参数在BaggingClassifier(base_estimator=DecisionTreeClassifier())中没有等价物。