【发布时间】：2015-12-10 15:31:18
【问题描述】：
我对随机森林中的变量选择有点怀疑。我知道它会从“M”个变量中选择“m”个随机变量进行拆分，并始终保持值（m）不变。
我的问题是为什么这些 m 变量在每个节点上都不相同。背后的原因是什么？有人可以帮忙吗？
谢谢，
【问题讨论】：
标签： machine-learning statistics random-forest
【发布时间】：2015-12-10 15:31:18
【问题描述】：
事实上，它为每棵树使用不同的 m 个特征集（随机选择），这实际上对 RF 有利。这样最终模型就更加健壮和准确。它还有助于确定哪些功能贡献最大并具有最佳预测能力。
顺便说一句，这就是为什么它被称为 Random Forest 毕竟......
【讨论】：