scikit-learn.RandomForestRegessorに関して

Question

RandomForestRegressorの学習において、bootstrapを行う場合におけるfeature_importances_の結果が手計算のものと微妙に異なっているという現象が発生しました。決定木を一つとして行ったので計算ミスであるとは考えにくいです。bootstrapを行わない場合(指定した学習データをすべて使用した場合)でのfeature_impotances_の結果は手計算のものと10^(-3)程度の誤差しか発生しませんでした。

そこで疑問なのですが、bootstrap=trueとして学習を行ったランダムフォレストではfeature_importances_でどのような計算が行われているのでしょうか？

Answer 1

公式サイトの説明になります。
https://scikit-learn.org/stable/modules/ensemble.html?highlight=bootstrap%20true%20randomforest#parameters

また、どのような計算をしているかは、Github上のsklearnのリポジトリでコードが公開されているので、そちらを直接読まれたほうが良いと思います。