种子在随机森林中有什么作用？答案

【问题标题】：What does seed do in random forest?种子在随机森林中有什么作用？
【发布时间】：2016-07-18 08:58:16
【问题描述】：

我知道通常使用种子设置，以便我们可以重现相同的结果。但是，在随机森林部分设置种子实际上做了什么。它是否会更改 R 中 randomForest() 函数的任何参数，例如 nTree 或 sampSize。

我每次都为我的随机森林模型使用不同的种子，但想知道不同的种子如何影响随机森林模型。

【问题讨论】：

See here for information on seeds in R. 由于randomForest 产生随机树，设置种子将保证相同的输出。对于正常使用，对种子不做任何事情，默认情况下它将是“随机的”。
不同的种子不会改变nTree 或sampSize，但它可以稍微改变模型的结果，当ntree 等参数设置为低值时更显着。
@Axeman 考虑添加带有解释的答案

【解决方案1】：

树木是从种子中长出来的，森林也是如此；-) (scnr)

构建随机森林有多种方法，但是，共同点是构建多棵树。为了提高单个决策树的分类准确性，随机森林中的各个树需要不同，因为您将有 nTree 倍于同一棵树。这种差异是通过在树的生成中引入随机性来实现的。随机性受种子的影响，种子最重要的是使用相同的种子应该始终产生相同的结果。

随机性如何影响树的构建？有多种方法。 - 为随机子集构建树。这是为森林中的每一棵树绘制一个训练示例的子集，然后为该子集构建一棵树 - 在树中的每个决策点，随机选择决策属性。

这两个元素经常结合在一起。

【讨论】：