森林随机袋内和节点尺寸

Question

我必须对练习进行随机森林分类，并且该练习专门针对参数进行说明，并引用我的语言

  

箱包百分比：25％50％85％

     

一个节点的尺寸数：10％，50％，80％

我将scikit-learn用于分类器，但我不知道该类中的哪些参数用于设置袋中百分比和尺寸数。

Answer 1

您可以使用max_features参数定义尺寸数。像这样：

rf = RandomForestClassifier(max_features=.1)

很遗憾，RandomForestClassifier目前还不支持子采样（即袋中百分比）。但是，此功能已在sklearn的当前开发分支中added，因此将来会可用。

目前一个不错的解决方法是使用BaggingClassifier：它有一个max_samples参数用于二次采样，并且可以使用RandomForestClassifier作为基础将其转换为DecisionTreeClassifier。

base = DecisionTreeClassifier(max_features=.1)    
rf = BaggingClassifier(base_estimator=base, max_samples=.25)

请注意，BaggingClassifier也有一个max_features参数，但其作用与随机森林不同。