广义随机森林 效应估计

广义随机森林（Generalized Random Forests，简称GRF）是一种集成学习方法，它结合了多个决策树模型来提高预测性能并减少过拟合的风险。其中，效应估计是指对每个特征在最终预测结果中影响力的度量。在广义随机森林中，每棵树会对数据集进行随机采样和特征子集选择，生成一系列预测结果。

对于效应估计，GRF通常会提供以下信息：
1. 特征重要性：通过计算每个特征在所有决策树中作为划分节点的频率或者平均影响来评估其相对的重要性。
2. 影响分解：它能分解单个观察值的变化对预测结果的影响，这对于理解哪些因素导致特定预测尤为重要。
3. 分层效应：有时也考虑特征交互的效应，例如特征A对预测的影响可能会因另一个特征B的存在而改变。

效应估计有助于模型解读、特征选择以及优化策略。