python - scikit-learn python 中带 Bootstrap 的随机森林 = False

Question

如果我们选择 bootstrap = False，RandomForestClassifier() 会做什么？

根据这个链接中的定义

http://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.ensemble.RandomForestClassifier.html#sklearn.ensemble.RandomForestClassifier

bootstrap : boolean, optional (default=True) Whether bootstrap samples are used when building trees.

问这个是因为我想对时间序列使用随机森林方法，所以使用大小为 (t-n) 的滚动窗口进行训练并预测日期 (t+k) 并且想知道如果我们这样做是否会发生这种情况选择对或错:

1) 如果Bootstrap = True，那么当训练样本可以是任意一天和任意数量的特征时。因此，例如可以从第 (t-15) 天、第 (t-19) 天和第 (t-35) 天获取样本，每个样本都具有随机选择的特征，然后预测日期 (t+1) 的输出。

2) 如果 Bootstrap = False，它将使用从日期 (t-n) 到 t 的所有样本和所有特征进行训练，因此它实际上将遵守日期顺序(意思是它将使用 t-35、t-34、t-33 等，直到 t-1)。然后将预测日期 (t+1) 的输出。

如果这就是 Bootstrap 的工作方式，我会倾向于使用 Boostrap = False，如果不是的话，忽略连续几天的返回并从第 t-39 天跳到第 t 天会有点奇怪(想想金融系列) -19 然后到第 t-15 天预测第 t+1 天。我们会错过那些日子之间的所有信息。

那么...这就是 Bootstrap 的工作方式吗？

Answer 1

我没有资格发表评论。所以我只会在这里发表我的意见。 scikit-learn 文档说，子样本大小始终与原始输入样本大小相同，但如果 bootstrap=True(默认)，则抽取样本并进行替换。因此，如果 bootstrap = FALSE，我认为每个子样本都与原始输入样本相同。