我正在阅读很多有关随机森林回归器的信息。我阅读了有关装袋（Bootstrap 和聚合）和随机子空间的信息。但我不确定随机森林回归器是否只是使用装袋或装袋和随机子空间方法。因为在某些文章中，随机子空间方法似乎可以替代 bagging 方法。
随机森林的装袋或随机子空间方法？
数据挖掘
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随机森林
2022-02-25 17:54:24
1个回答
大多数现代实现都做到了，至少是可选的。
sklearn 有max_features和bootstrap.
游侠有mtry和replace/ sample.fraction。
xgboost 的随机森林有colsample_bynode和subsample.
h2o 有mtries/col_sample_rate_per_tree和sample_rate（以及几个修饰符）。