Scikit-learn 随机森林 out of bag 样本答案

【问题标题】：Scikit-learn Random Forest out of bag sampleScikit-learn 随机森林 out of bag 样本
【发布时间】：2016-01-21 21:52:09
【问题描述】：

我正在尝试访问与 RandomForestClassifier 中的每棵树相关联的袋外样本，但没有成功。我找到了其他信息，例如每个节点的 Gini 分数和拆分功能，请看：https://github.com/scikit-learn/scikit-learn/blob/master/sklearn/tree/_tree.pyx

有谁知道是否有可能获得与树相关的现成样品？如果不是，也许可以获取“in bag”样本（用于特定树的数据集的子集），然后使用原始数据集计算 OOB？

提前致谢

【问题讨论】：

标签： python machine-learning scikit-learn random-forest

【解决方案1】：

您可以从源代码中自己弄清楚这一点，看看随机森林的私有_set_oob_score方法是如何工作的。 scikit-learn 中的每个树估计器都有自己的伪随机数生成器种子，它存储在 estimator.random_state 字段中。

在拟合过程中，每个估计器都在训练集子集上学习，训练集子集的索引将使用 PRNG 生成，种子来自estimator.random_state。

这应该可行：

from sklearn.ensemble.forest import _generate_unsampled_indices
# X here - training set of examples
n_samples = X.shape[0]
for tree in rf.estimators_:
    # Here at each iteration we obtain out of bag samples for every tree.
    unsampled_indices = _generate_unsampled_indices(
    tree.random_state, n_samples)

【讨论】：

_generate_unsampled_indices 不在我的 sklearn.ensemble.forest 文件中，但我从源代码复制了它，它现在可以工作了。谢谢！
@wootwot，它在哪个源文件中？它适用于我的 Python 3.4 安装。
我使用 python 3.5，我有 scikit-learn 16.1，并且 _generate_sample_indices _generate_unsampled_indices 不在我的源文件中。我从 github 存储库中复制了它们并将它们添加到 forest.py 中，它起作用了。