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【中文标题】为啥我的随机森林分类器模型中每棵决策树的 max_depth 都是一样的？【英文标题】：Why the max_depth of every decision tree in my random forest classifier model are the same?为什么我的随机森林分类器模型中每棵决策树的 max_depth 都是一样的？ 【发布时间】：2020-02-15 11:47:16 【问题描述】：为什么我的随机森林分类器模型中每棵决策树的 max_depth 都是一样的？ 我设置了我的 RandomForestClassifier 的 max_depth=30，当我打印每棵树时（trees = RandomForestClassifier.estimators_），我发现每棵树的 max_depth 都是一样的。
我真的不知道问题出在哪里以及它是如何发生的。
【问题讨论】：
如果可能，请提供一些代码示例和堆栈跟踪。 也许，您设置了min_samples_leaf 值，不允许增加深度
你最好提供代码，因为这个问题太笼统了
【参考方案1】：
如果我没记错的话，决策树可能会达到其最大深度。没有什么问题。我什至会说他一定会的。你允许你的树生长的空间，你的树将占据的空间。
缩放到随机森林，再次没有任何问题。您应该专注于选择正确的 max_depth，因为 max_depth 越大，过度拟合的风险就越大。
尝试不同的值并比较您对测试数据的处理方式。
【讨论】：
随机森林中每棵树的平均绝对误差
】随机森林中每棵树的平均绝对误差【英文标题】：MeanabsoluateerrorofeachtreeinRandomForest【发布时间】：2013-10-2608:27:54【问题描述】：我正在使用weka的评估类来计算随机森林中每棵生成树的平均绝对误差。解释说“指的是数值类的... 查看详情
有没有办法从随机森林模型中提取树深度？
...描述】：我创建了一个随机森林分类器，我正在尝试生成我的随机森林模型的树深度的直方图。我只是无法提取森林中每棵树的深度。我的RF模型称为“RF_optimized”，我尝试使用下面的代码来迭代我的树并可视化哪个有效。我浏... 查看详情
随机森林中每棵树的每个特征的特征重要性计算
】随机森林中每棵树的每个特征的特征重要性计算【英文标题】：FeatureimportancecalculationforeveryfeaturestoeverytreeinRandomForest【发布时间】：2019-09-0120:50:33【问题描述】：我使用python库sklearn.ensemble.RandomForestClassifier。我想知道所有树的... 查看详情
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如何在 Python scikit-learn 中输出随机森林中每棵树的回归预测？
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randomforest随机森林算法
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如何在 Python scikit-learn 中输出随机森林中每棵树的回归预测？
】如何在Pythonscikit-learn中输出随机森林中每棵树的回归预测？【英文标题】：HowdoIoutputtheregressionpredictionfromeachtreeinaRandomForestinPythonscikit-learn?【发布时间】：2014-01-0403:05:33【问题描述】：除了组合预测之外，还有没有办法从随机... 查看详情
机器学习——随机森林
基础概念随机森林是用随机的方式建立一个森林，森林里面有很多的决策树，并且每一棵决策树之间没有关联。也可说随机森林是决策树的组合模型，其中决策树的组合形式采用的是bagging的方式。Bagging和Boosting（补充理解）Baggi... 查看详情
随机森林为啥不会过度拟合
来源：知乎谢宇杰大型机软件工程师不是不会过拟合，而是在满足一定的条件下不容易过拟合。特征参数要足够多，特征参数之间相关性尽量低。知乎用户Breiman的这句话完全错误，根本没有不过拟合的学习方法！对于随机森林... 查看详情
rf和featureimportance函数
参考技术A随机森林中每颗树的生成：Bagging集成学习，投票或加权投票来决定分类。为什么要随机抽样训练集？（add@2016.05.28）为什么要有放回地抽样？（add@2016.05.28）这两个随机有什么好处？随机森林分类效果与什么有关？构建... 查看详情
随机森林模型(rf)
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