Scikit-learn随机森林袋样品

提问于 2024-04-25T19:18:30+08:00

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我试图在没有运气的情况下访问RandomForestClassifier中与每棵树相关联的袋子样本 . 我找到了其他信息，如基尼评分和每个节点的拆分功能，看那里：https://github.com/scikit-learn/scikit-learn/blob/master/sklearn/tree/_tree.pyx

有谁知道是否有可能从树上取出与样品相关的样品？如果没有，也许可以获得'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

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您可以从源代码中自己解决这个问题，看看随机林的私有 _set_oob_score 方法是如何工作的 . scikit-learn中的每个树估算器都将's own seed for pseudo random number generator, it'存储在 estimator.random_state 字段中 .

在拟合过程中，每个估计器学习训练集的子集，训练集子集的索引将用PRNG和来自 estimator.random_state 的种子生成 .

这应该工作：
```
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)
```
回复于 2024-04-25T19:18:30+08:00

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