随机森林完全生长的树
Random Forrest Fully Grown Tree
我有一个比较简单的问题：
R 包 Randomforest 中的完全成熟的树是什么。我假设它是一棵未修剪的树，但显然它不需要包括所有变量，如本例所示：
说一棵完全长大的树是每片叶子只包含一个 class 样本的树是否正确？
data(mtcars)
dataset <- mtcars
dataset$cyl <- factor(paste0("VV",dataset$cyl))
control <- trainControl(method="repeatedcv",number=10,repeats=10,savePredictions="final",classProbs=TRUE,sampling="up")
fit <- train(cyl~.,data=dataset,method="rf",metric="Accuracy",tuneLength = 4,trControl=control,na.action=na.omit)
tree <- randomForest::getTree(fit$finalModel,k = 1,labelVar = TRUE)
tree
是的，一棵完全生长的树是一棵没有大小/深度限制的树（好吧，在 RandomForest 中深度小于 32，但这并不重要）。这意味着树会一直增长，直到每个节点/叶子只剩下 1 个观察值。是的，您不一定会使用这种树中的所有变量，因为这些变量是随机选择的。
我有一个比较简单的问题：
R 包 Randomforest 中的完全成熟的树是什么。我假设它是一棵未修剪的树，但显然它不需要包括所有变量，如本例所示：
说一棵完全长大的树是每片叶子只包含一个 class 样本的树是否正确？
data(mtcars)
dataset <- mtcars
dataset$cyl <- factor(paste0("VV",dataset$cyl))
control <- trainControl(method="repeatedcv",number=10,repeats=10,savePredictions="final",classProbs=TRUE,sampling="up")
fit <- train(cyl~.,data=dataset,method="rf",metric="Accuracy",tuneLength = 4,trControl=control,na.action=na.omit)
tree <- randomForest::getTree(fit$finalModel,k = 1,labelVar = TRUE)
tree
是的，一棵完全生长的树是一棵没有大小/深度限制的树（好吧，在 RandomForest 中深度小于 32，但这并不重要）。这意味着树会一直增长，直到每个节点/叶子只剩下 1 个观察值。是的，您不一定会使用这种树中的所有变量，因为这些变量是随机选择的。