在给定特征数量的情况下找到随机森林的最大深度答案

【问题标题】：finding maximum depth of random forest given the number of features在给定特征数量的情况下找到随机森林的最大深度
【发布时间】：2016-01-03 22:37:54
【问题描述】：

如果我们知道特征的数量，我们如何找到随机森林的最大深度？

这是正则化随机森林分类器所必需的。

【问题讨论】：

为什么需要正则化随机森林分类器？你会如何规范化？有些人把这部分弄错了。完全成熟的发束不会过度拟合，因为装袋和随机特征选择可以防止这种情况。
当我使用 100% 的数据对其进行训练并使用相同的完整数据进行测试时，准确度为“1”。只有在过度拟合的情况下才有可能，所以我想用 max_depth 参数对其进行正则化，是的，它解决了问题，提高了准确性
嘿，您需要在交叉验证集上对其进行测试。显然，如果您在训练它的训练集上检查分类器，它将接近 100%。请把你的训练集分成两部分。训练和交叉验证以检查性能。还要检查特征之间的相关性，因为这些也可能导致过度拟合，但在我的拙见中，您的测试方法是错误的
特征之间的相关性对于随机森林来说通常不是问题。大多数随机森林包都带有袋外 (OOB) 交叉验证，您可以在训练期间免费获得。你用的是哪个包？
限制或修剪单棵树而不是森林。只有当您的数据超大时，您才能限制最大深度以加速。但是最好降低引导样本大小，因为您既可以加快速度又可以增加树的去相关性。

标签： machine-learning random-forest depth regularized

【解决方案1】：

我以前没有想过这个。一般来说，树是不确定的。而不是问最大深度是多少？您可能想知道平均深度是多少，或者一棵树的深度为 20 的可能性是多少……无论如何，可以计算出最大深度的一些界限。因此，要么节点用完（a）inbag 样本，要么（b）可能的分裂。

(a) 如果 inbag samples(N) 是限制部分，可以想象一棵分类树，其中除了一个之外的所有样本在每次拆分时都向左转发。那么最大深度是N-1。这种结果极不可能，但可能。最小深度树，其中所有子节点都一样大，那么最小深度将是 ~log2(N)，例如16,8,4,2,1。在实践中，树深度将介于最大值和最小值之间。控制最小节点大小的设置会减小深度。

(b) 要检查特征是否限制了树的深度，并且您事先知道训练集，然后计算有多少训练样本是唯一的。唯一样本 (U) 无法拆分。只为每棵树选择约 0.63 个样本。 N ~ U * 0.63。使用 (a) 部分的规则。在引导过程中可以选择所有独特的样本，但这也不太可能。

如果您不知道自己的训练集，请尝试估计在 d 个特征中的每个特征 (i) 中可以找到多少个级别 (L[i])。对于分类特征，答案可能会给出。对于从真实分布中提取的数字特征，将有与样本一样多的级别。可能的唯一样本为 U = L[1] * L[2] * L[3] ... * L[d]。

【讨论】：