Scikit-learn，随机森林 - 每棵树包含多少个样本？答案

【问题标题】：Scikit-learn, random forests - How many samples does each tree contain?Scikit-learn，随机森林 - 每棵树包含多少个样本？
【发布时间】：2014-04-20 13:38:14
【问题描述】：

在 scikit-learn 的 RandomForestClassifier 中，没有设置指定每棵树应该从多少样本构建。也就是说，从数据中随机抽取来构建每棵树的子集应该有多大。

我无法找到 scikit-learn 默认提取的样本数量。有人知道吗？

【问题讨论】：

您找到任何令人信服的答案了吗？我也在调查这个：stats.stackexchange.com/questions/347818/…

标签： python scikit-learn random-forest

【解决方案1】：

我相信 RandomForestClassier 会使用整个训练集来构建每棵树。通常，构建每棵树都需要选择具有最大预测能力的特征（产生最大“分裂”的特征），并且拥有更多数据会使计算更准确。

【讨论】：

感谢您的回复！谁能确认或否认整个训练集用于构建每棵树？