Question

我试图在RandomForestClassifier中访问与每棵树相关联的袋子样本而没有运气。我找到了其他信息，例如Gini得分和每个节点的拆分功能，看着那里：https://github.com/scikit-learn/scikit-learn/blob/master/sklearn/tree/_tree.pyx

有没有人知道是否有可能获得与树相关的袋样品？如果没有，也许有可能获得'in bag'样本（用于特定树的数据集的子集），然后使用原始数据集计算OOB？

提前致谢

Answer 1

您可以从源代码中自己解决这个问题，看看随机林的私有_set_oob_score方法是如何工作的。 scikit-learn中的每个树估计器都有自己的伪随机数生成器种子，它存储在estimator.random_state字段内。

在拟合过程中，每个估计器都学习训练集的子集，训练集子集的索引将使用PRNG和来自estimator.random_state的种子生成。

这应该有效：

from sklearn.ensemble.forest import _generate_unsampled_indices
# X here - training set of examples
n_samples = X.shape[0]
for tree in rf.estimators_:
    # Here at each iteration we obtain out of bag samples for every tree.
    unsampled_indices = _generate_unsampled_indices(
    tree.random_state, n_samples)

Scikit-learn随机森林袋样品

1 个答案: