随机森林经验法选择决策树是啥

随机森林（Random Forest）是一种集成学习算法，它将多个决策树集成起来进行分类或回归。其中，每个决策树都是通过对训练集进行随机采样和随机特征选择而生成的。

在随机森林中，选择决策树的经验法是基于袋外误差（Out-Of-Bag Error）的。具体来说，经验法选择的决策树是在随机森林训练过程中未被选择的样本集上进行测试，并计算出该样本集的袋外误差。对于每个决策树，袋外误差越小，则该决策树的贡献越大，因此被选中的概率也越高。

经验法选择决策树的过程可以看作是通过不断调整随机森林中每个决策树的权重，使得袋外误差最小的过程。最终，选择的决策树会被加入到随机森林模型中，提高模型的性能表现。

相关问题

GEE随机森林分类选择最优决策树方法

GEE（Google Earth Engine）平台提供了随机森林分类器，可以用于遥感影像分类。在随机森林分类器中，每个决策树都是独立的，因此可以并行处理。在随机森林分类器中，选择最优决策树的方法通常是通过交叉验证（cross-validation）来完成的。

交叉验证通常分为两种类型：K折交叉验证和留一验证（leave-one-out cross-validation）。K折交叉验证将数据集分为K个子集，每次使用其中的K-1个子集作为训练集，剩下的1个子集作为测试集。重复K次，每个子集都会被用一次作为测试集。最终将K次的测试结果取平均值，作为模型的预测精度。留一验证是一种特殊的K折交叉验证，当K等于数据集大小时，留一验证就是一种最严格的交叉验证方法，在每个迭代中，只有一个样本被用作测试集，其他样本作为训练集。

在随机森林分类器中，可以使用交叉验证来选择最优决策树的数量，即在K折交叉验证中选择最优的K值。通常情况下，K值越大，模型准确率越高，但计算成本也越高。因此，在实际应用中需要根据实际情况进行选择。

随机森林决策树选择方法

随机森林是一种集成学习算法，它将多个决策树组合起来形成一个更加强大的模型。对于单个决策树的选择，常用的方法有以下几种：

1. 基尼不纯度（Gini Impurity）：基尼不纯度衡量的是一个随机样本被错误分类的概率，因此选择基尼不纯度作为划分标准可以使得每个节点的不纯度最小化。

2. 信息增益（Information Gain）：信息增益衡量的是划分某个特征后能够带来多少信息增益。信息增益越大，意味着划分后不确定性的减少越多，因此选择信息增益作为划分标准可以使得每个节点的信息增益最大化。

3. 信息增益比（Information Gain Ratio）：信息增益比是信息增益除以划分特征的固有信息，通常来说，信息增益比越大，表示该特征对分类的影响越大，因此可以选择信息增益比作为划分标准。

在随机森林中，通常对于每个决策树的训练数据进行随机采样和随机特征选择，以增加模型的稳定性和泛化能力。因此，在决策树的选择方法上，可以使用上述方法中的任意一种或多种，或者结合多种方法进行选择。