背景：
我可以在 R 中创建一个随机森林：
set.seed(1)
library(randomForest)
data(iris)
model.rf <- randomForest(Species ~ ., data=iris, importance=TRUE, ntree=20, mtry = 2)
我可以使用我刚刚制作的 randomForest 对象来预测值：
my_pred <- predict(model.rf)
plot(iris$Species,my_pred)
然后我可以从森林中随机剥下一些树：
idx <- sample(x = 1:20,size = 1,replace = F)
single_tree <- getTree(model.rf,k=1)
问题：
- 我如何预测从森林中拔出的一棵树？
- 我应该使用不同的库吗？（森林，派对，水，...）
到目前为止我看过的地方：
- 我尝试了经典的 randomForest，但没有“unget”或“predict on get”。有“成长”，但它使用骰子制作了一个新的随机森林，而不是使用特定的树。有“组合”，但它适用于 randomForest 对象，而不是从“getTree”返回的内容。
- 我尝试将多棵树打包到一个对象中，但没有成功——我对将这些数据缝合在一起的数据的理解还有改进的空间。
- 我尝试查看派对/cforest 的代码，但据称它是用 ctree 制作的，但文档中没有“getTree”。
- 我尝试了一些谷歌搜索，但没有找到关于这个特定任务的任何信息。
我还发现了一般相关的问题，其中（afaict）答案没有回答我的问题：
- https://stats.stackexchange.com/questions/21152/obtaining-knowledge-from-a-random-forest
- http://tjo.hatenablog.com/entry/2014/03/10/190000（不，我不读汉字，但我可以读 R）
- http://grokbase.com/t/r/r-help/11a5wgv1xn/r-party-extract-binarytree-from-cforest
似乎有一些关于整体统计的内容，以及关于在森林中绘制特定树的形状。似乎没有关于在森林中处理一棵树的问题。