广义随机森林 平均效应估计

广义随机森林（Generalized Random Forest, GRF）是一种基于随机森林算法的统计模型，它不仅用于分类任务，还能处理回归问题。相较于普通的随机森林，GRF可以提供每个特征对预测目标的平均效应估计。这意味着在每个决策树中，除了计算样本落在某个叶子节点的概率外，它还会记录该特征值对最终结果的影响程度。这种技术有助于理解哪些特征对于预测结果最为关键，并能生成连续变量的精确预测。

在GRF中，每个决策树都会独立地构建并计算其结果，而所有树的结果会被综合起来作为整体预测的平均或加权平均。平均效应估计通常是通过平均每个特征在所有树中的贡献得出的，这可以视为一种稳健的特征重要性评估手段。