我正在努力理解RandomForest背后的概念。我发现了一篇文章https://towardsdatascience.com/enchanted-random-forest-b08d418cb411,其中说“我们反复从数据集中选择数据(替换)并使用每个新样本构建决策树”。
我想知道构建的决策树是否相互依赖?
答案 0 :(得分:4)
不,他们不是。
在随机森林(以及一般的自举聚合)中,单个决策树仅在其训练样本部分重叠的意义上连接。在对他们的训练数据集进行抽样后,他们会独立学习。
但是,还有另一个框架,渐变增强,其中每棵树都依赖于之前构建的所有树。