extratreeclassifier和randomforestclassifier的区别

如题所述

推荐答案 2019-12-16

主要区别：

1、randomForest应用的是Bagging模型,extraTree使用的所有的样本，只是特征是随机选取的，因为分裂是随机的，所以在某种程度上比随机森林得到的结果更加好
2、随机森林是在一个随机子集内得到最佳分叉属性，而ET是完全随机的得到分叉值，从而实现对决策树进行分叉的。
randomforest的随机包含的意思是：
样本随机/特征随机 /参数随机 /模型随机（ID3 ,C4.5）
extratree随机包含的意思是：
特征随机 /参数随机 /模型随机（ID3 ,C4.5） /分裂随机

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