Scikitlearn随机森林出袋取样

Question

我试图访问随机森林分类器中与每棵树相关联的袋装外样本，但没有运气。我找到了其他信息，比如每个节点的Gini分数和split feature，在那里查找：https://github.com/scikit-learn/scikit-learn/blob/master/sklearn/tree/_tree.pyx

有人知道是否有可能得到与一棵树有关的袋装样品？如果没有，也许可以获取“in-bag”样本（用于特定树的数据集子集），然后使用原始数据集计算OOB？在

提前谢谢

Answer 1

您只需自己从源代码中就可以知道这一点，看看random forest的私有_set_oob_score方法是如何工作的。scikit learn中的每个树估计器都有自己的伪随机数生成器种子，它存储在estimator.random_state字段中。在

在拟合过程中，每个估计器学习训练集的子集，用PRNG和种子从estimator.random_state生成训练集子集的指标。在

这应该是有效的：

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)