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在 baseestimator=RandomForestClassifier 中使用 BaggingClassifier 与在 sklearn 中使用 RandomForestClassifier 有何不同？
最佳答案
RandomForestClassifier 像 BaggingClassifier 一样通过装袋从外部引入随机性(相对于个体树拟合)。
然而，它通过对候选拆分的特征列表进行二次采样，在树构建过程的深处注入(inject)了随机性:在每次新的拆分时都会考虑一组新的随机特征。这种随机性是通过 RandomForestClassifier 的 max_features 参数控制的，它在 BaggingClassifier(base_estimator=DecisionTreeClassifier()) 中没有等效项。
关于python-3.x - RandomForestClassifier 不同于 BaggingClassifier，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/28232551/
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我是一名优秀的程序员,十分优秀！