Scikit学习随机森林外出样本

Question

我试图访问与RandomForestClassifier中的每棵树相关联的无用示例。我发现了其他信息，例如每个节点的Gini得分和拆分功能，查看那里：https : //github.com/scikit-learn/scikit-learn/blob/master/sklearn/tree/_tree.pyx

有谁知道是否有可能获得与树相关的袋装样本？如果不是，有可能获得“袋装”样本（用于特定树的数据集的子集），然后使用原始数据集计算OOB？

提前致谢

Answer 1

您可以从源代码中自己找出来，看看_set_oob_score随机森林的私有方法是如何工作的。scikit-learn中的每个树估计器都有它自己的伪随机数生成器种子，它存储在estimator.random_state字段内部。

在拟合过程中，每个估计量都在训练集的子集上学习，训练集的子集的索引将使用PRNG和的种子生成estimator.random_state。

这应该工作：

from sklearn.ensemble.forest import _generate_unsampled_indices
# X here - training set of examples
n_samples = X.shape[0]
for tree in rf.estimators_:
    # Here at each iteration we obtain out of bag samples for every tree.
    unsampled_indices = _generate_unsampled_indices(
    tree.random_state, n_samples)