ป่าสุ่มของ Breiman ใช้ข้อมูลที่ได้รับหรือดัชนี Gini หรือไม่

ฉันต้องการทราบว่าป่าสุ่มของ Breiman (ป่าสุ่มในแพคเกจ R สุ่มป่า) ใช้เป็นเกณฑ์แยก (เกณฑ์สำหรับการเลือกคุณลักษณะ) ได้รับข้อมูลหรือดัชนี Gini หรือไม่ ฉันพยายามค้นหามันในhttp://www.stat.berkeley.edu/~breiman/RandomForests/cc_home.htmและในเอกสารสำหรับแพ็คเกจ randomForest ใน R แต่สิ่งเดียวที่ฉันพบคือดัชนี Gini สามารถใช้สำหรับ การคำนวณความสำคัญของตัวแปร

แพ็คเกจ RandomForest ใน R โดย A. Liaw เป็นพอร์ตของรหัสต้นฉบับซึ่งเป็นการผสมผสานของ c-code (แปล) รหัส Fortran ที่เหลืออยู่บางส่วนและรหัส R wrapper ในการตัดสินใจแยกโดยรวมที่ดีที่สุดระหว่างจุดพักและข้ามตัวแปร mtry รหัสจะใช้ฟังก์ชันการให้คะแนนที่คล้ายกับ gini-gain:

$GiniGain(N,X)=Gini(N)-\frac{\lvert N_{1} \rvert }{\lvert N \rvert }Gini(N_{1})-\frac{\lvert N_{2} \rvert }{\lvert N \rvert }Gini(N_{2})$

$X$$N$$N_{1}$$N_{2}$$N$$\lvert . \rvert$

$Gini(N)=1-\sum_{k=1}^{K}p_{k}^2$$K$

$Gini(N)$

$\frac{\lvert N_{2} \rvert }{\lvert N \rvert }Gini(N_{2}) \propto |N_2| Gini(N_{2}) = |N_2| (1-\sum_{k=1}^{K}p_{k}^2 ) = |N_2| \sum \frac{nclass_{2,k}^2}{|N_2|^2}$

$nclass_{1,k}$$|N_2|$

$1-$

$|N_1| \sum_{k=1}^{K}p_{1,k}^2 + |N_2| \sum_{k=1}^{K}p_{2,k}^2 = |N_1|\sum_{k=1}^{K}\frac{nclass_{1,k}^2}{|N_1|^2} + |N_2|\sum_{k=1}^{K}\frac{nclass_{2,k}^2}{|N_2|^2}$ $= \sum_{k=1}^{K}\frac{nclass_{2,k}^2}{1} |N_1|^{-1} + \sum_{k=1}^{K}\frac{nclass_{2,k}^2}{1} |N_1|^{-2}$ $= nominator_1/denominator_1 + nominator_2/denominator_2$

The implementation also allows for classwise up/down weighting of samples. Also very important when the implementation update this modified gini-gain, moving a single sample from one node to the other is very efficient. The sample can be substracted from nominators/denominators of one node and added to the others. I wrote a prototype-RF some months ago, ignorantly recomputing from scratch gini-gain for every break-point and that was slower :)

If several splits scores are best, a random winner is picked.

This answer was based on inspecting source file "randomForest.x.x.tar.gz/src/classTree.c" line 209-250