如何在 scikit-learn 中控制随机森林中的特征子集？答案

【问题标题】：How to control feature subsetting in random forest in scikit-learn?如何在 scikit-learn 中控制随机森林中的特征子集？
【发布时间】：2015-09-20 05:02:04
【问题描述】：

我正在尝试改变随机森林算法在每个节点的子集特征中使用的方式。以 Scikit-learn 方式实现的原始算法是随机子集。我想从几个子集的几个选择中定义每个新节点的子集。 scikit-learn 中是否有直接的方法来控制这种方法？如果没有，有没有办法更新 Scikit-learn 的相同代码？如果是，您认为应该更新源代码中的哪个功能？

【问题讨论】：

标签： python-3.x scikit-learn random-forest

【解决方案1】：

短版：这就是你的全部。

我假设“每个节点的子集特征”是指随机选择样本子集以及可能用于训练森林中单个树木的特征。如果这就是您的意思，那么您不是在构建随机森林；而是在构建随机森林。你想创建一个由特定树木组成的非随机森林。

一种方法是使用您仔细指定的功能子集单独构建每个DecisionTreeClassifier，然后使用VotingClassifier 将树木组合成森林。（该功能仅在 0.17/dev 中可用，因此您可能必须自己构建，但构建投票分类器估计器类非常简单。）

【讨论】：

亲爱的 Andreus，非常感谢您的宝贵时间和回答。也许我的问题不是很清楚。让我解释一下。我想要的控件在节点级别，而不是在树级别。您的建议是在树的级别上。我想要的是在随机森林中发生的完全相同的事情，其中特征的子集是在森林中每棵树的每个节点的级别执行的。您提到的区别：原始RF随机子集，我要求的不是随机子集。但是，这两种解决方案仍然使用随机重新采样的数据。谢谢。
sklearn 有两个不同的随机森林。 RandomForestClassifier 不使用随机分割；它使用criterion 算法根据最大信息增益决定拆分，就像每个决策树一样。 ExtraTreesClassifier 确实在拆分中使用了一些随机性。如果你想手动控制每个节点发生的事情，也就是你自己。
亲爱的 Andreus，再次感谢您的宝贵时间。我完全同意你关于分裂点的看法。我所说的是特征的子集。每个节点的随机森林，（1）随机选择特征子集（我的问题关注），然后（2）根据基尼杂质或信息增益（您的评论点）进行拆分。但是，这两个动作都在节点级别。所以正如你所说，我必须从头开始。您的意思是为决策树构建新类还是您建议我可以在哪里编辑 Scikit-learn 代码的可能方式？谢谢。