我们能否像通过随机森林在逻辑回归中获得概率一样获得概率？

Question

我有一个数据结构，其中包含二进制 0-1 变量（点击和购买；点击和不购买）针对属性向量。我使用逻辑回归来获得购买的概率。如何使用随机森林获得相同的概率？是通过使用随机森林回归吗？还是 R 中 type='prob' 的随机森林分类给出了分类变量的概率？

Answer 1

由于两种方法的结构不同，它不会给您相同的结果。逻辑回归由确定的线性规范给出，其中 RF 是来自多个独立/随机树的集体投票。如果对两者的规范和输入特征进行了适当的调整，它们可以产生可比较的结果。这是两者之间的主要区别：

1. RF 将针对噪声、异常值、过度拟合或多重共线性等提供更稳健的拟合，这些都是回归类型解决方案中的常见缺陷。基本上，如果您对输入数据的内容不了解或不想了解太多，RF 是一个好的开始。

2. 如果您熟悉数据以及如何正确指定方程，逻辑回归会很好。或者想以某种方式设计拟合/预测的工作方式。 GLM 规范的显式形式将允许您这样做。