ランダムフォレストツリーを2進数ではなく10進数に投票する方法

私の質問は、バイナリ分類についてです。たとえば、良い顧客と悪い顧客を区別しますが、回帰や非バイナリ分類はそうではありません。このコンテキストでは、ランダムフォレストは分類木の集合です。各観測について、すべての木が「はい」または「いいえ」に投票し、すべての木の平均投票が最終的な森林確率です。

私の質問は、基になるツリーの動作を変更することです。RのrandomForestパッケージのrandomForest関数を変更して、各ツリーがバイナリのyes / noではなく10進数に投票するようにするにはどうすればよいですか。10進数の意味をよりよく理解するために、決定木がどのように機能するかを考えてみましょう。

完全に成長したディシジョンツリーのターミナルノードには、1つの良いインスタンスまたは1つの悪いインスタンスがあります。ターミナルノードのサイズを100に制限するとします。ターミナルノードは次のようになります。

Node1 = 80不良、20良好
Node2 = 51不良、49良好
Node3 = 10不良、90良好

Node1とNode2が「悪い」と投票したとしても、「悪さの強さ」は大きく異なります。それが私の狙いです。1または0（デフォルトの動作）を生成する代わりに、Rパッケージを変更して、80 / 100、51 / 100、10 / 100などに投票できますか？

これはソフトウェアごとに異なる微妙な点です。私が知っている2つの主な方法があります。

1. バイナリリーフ-各リーフが過半数として投票します。これはrandomForest、Rを使用する場合でも機能しますpredict(..., type="prob")
2. 比率リーフ-各リーフは、各クラスに属するトレーニングサンプルの比率を返します。これがどのようにsklearn.ensemble.RandomForestClassifier.predict_proba機能するかです。別の回答では、@usεr11852は、Rのrangerパッケージもこの機能を提供することを指摘しています。幸いにも、私は私の限られた使用法から、rangerはるかに、はるかに高速であることを証明できますrandomForest。

Rソフトウェアは実際にはCおよびFORTRANプログラムへのフックにすぎないので、比例葉法を使用する簡単な方法はないと思いますrandomForest。他人のコードの変更を楽しむのでない限り、自分でコードを作成するか、別のソフトウェア実装を見つける必要があります。

「確率の森」を育てることは完全に可能です。マレー他の方法論。（2012）「確率マシン：ノンパラメトリック学習マシンを使用した一貫した確率推定」。これを行う方法と、標準のランダムフォレスト実装と比較する方法の概要を示します。さらに、優れた Rパッケージレンジャーはすでにこの機能を実装しています。probability = TRUEへの関数呼び出しを行うときに設定するだけrangerです。

単に使用しますpredict.randomForest(..., type="prob")。あなたは良いことをやっています。