ランダムフォレストでの「ノードサイズ」とは何ですか？

ノードサイズの意味を正確に理解していません。決定ノードとは何かを知っていますが、ノードサイズはわかりません。

決定木は、トレーニングセットの再帰的な分割によって機能します。決定木のすべてのノードは、トレーニングセットのデータポイントのセットにます。$t$$n_t$

あなたは、パラメータを見つけるかもしれないnodesizeいくつかのランダムな森林のパッケージで、例えばR：これは、最小ノードサイズ、最小のノードサイズ上の例では、このパラメータは、暗黙のうちにあなたの木の深さを設定します10です。

nodesize Rランダムフォレストパッケージから

ターミナルノードの最小サイズ。この数を大きく設定すると、小さなツリーが成長します（したがって、時間がかかりません）。デフォルト値は、分類（1）と回帰（5）で異なることに注意してください。

他のパッケージではdepth、WEKAのようなパラメーターを直接見つけることができます。

-depth WEKAランダムフォレストパッケージから

木の最大の深さ、無制限の場合は0。（デフォルト0）

nodesizeが「in-bag」サンプリングにあるのか、「out-of-bag」エラーにあるのかは明確ではありません。「out-of-bag」サンプリングの場合は、わずかに制限されます。