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我正在使用 R 中的 randomForest 包（R 版本 2.13.1，randomForest 版本 4.6-2）进行回归，并注意到我的结果存在显着偏差：预测误差取决于响应变量的值。高值预测不足，低值预测过高。起初我怀疑这是我的数据的结果，但以下简单示例表明这是随机森林算法固有的：

n = 50; 
x1 = seq(1,n) 
x2 = matrix(1, n, 1)
predictors = data.frame(x1=x1, x2=x2)
response = x2 + x1
rf = randomForest(x=predictors, y=response)
plot(x1, response)
lines(x1, predict(rf, predictors), col="red")

毫无疑问，树方法在线性方面有其局限性，但即使是最简单的回归树，例如 R 中的 tree()，也不会表现出这种偏差。我无法想象社区不会意识到这一点，但没有发现任何提及，它通常是如何纠正的？感谢您的任何评论

编辑：这个问题的例子是有缺陷的，请参阅堆栈交换中的“RandomForest for regression in R - response distributiondependent bias”以获得改进的处理https://stats.stackexchange.com/questions/28732/randomforest-for-regression -in-r-response-distribution-dependent-bias

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您发现的并不是随机森林中的固有偏差，而只是未能正确调整模型上的调整参数。

使用您的示例数据：

rf = randomForest(x=predictors, y=response,mtry = 2,nodesize = 1)
plot(x1, response)
lines(x1, predict(rf, predictors), col="red")

在此处输入图像描述

当然，对于您的真实数据，改进不太可能如此明显，而且我敢打赌，您会nodesize比mtry（mtry这里的大部分工作）获得更多的里程。

常规树没有表现出这种“偏差”的原因是，默认情况下，它们会搜索所有变量以获得最佳分割。

于 2012-05-09T01:29:35.867 回答