scikit中的弱学习器学习随机森林和额外的树分类器

Question

在"Decision Forests for Classification, Regression, Density Estimation, Manifold Learning and Semi-Supervised Learning"一文中，作者谈到了不同类型的弱学习器:轴向超平面，一般定向超平面和二次型。

我错过了什么，还是在Scikit-Learn的实现做轴对齐在每个分裂的等量?

Answer 1

你是正确的，我们只做轴对齐的分割。事实上，这是最常见的分割策略，在大多数情况下都能得到足够好的结果，同时不会增加计算复杂性。