随机森林的max_sample和max_features问题
来源：13-5 随机森林和 Extra-Trees
伊利札洛夫
2019-06-03
Bagging中通过调整这两个参数可以实现样本和特征的随机性
但是随机森林中并没有max_sample这个参数，不太理解这样的话，每一个树看了多少个样本呢？至于特征，貌似一般都是用默认的“auto”吧
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1回答
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liuyubobobo
2019-06-04
随机森林算法每棵决策树所见的样本个数是固定的，就是样本总数m。
这里的关键是，bagging classifier和random forest创建弱分类器的原理不同。由于决策树本身参数众多，通过这些参数，就可以很好的创建弱分类器；而bagging则通常是通过让每个分类器看到的样本少一些，来创造弱分类器（效果还不一定好）。回忆一下，我们之前学习的其他算法，比如SVM或者逻辑回归，基本没有什么超参数能让这些算法成为“弱分类器”：）
具体也可以参考这里：https://coding.imooc.com/learn/questiondetail/82199.html
max_features使用auto没毛病：）
继续加油！：）
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