我对数据应用了决策树分类器和随机森林分类器，使用的代码如下：

def decision_tree(train_X, train_Y, test_X, test_Y):    clf = tree.DecisionTreeClassifier()    clf.fit(train_X, train_Y)    return clf.score(test_X, test_Y)def random_forest(train_X, train_Y, test_X, test_Y):    clf = RandomForestClassifier(n_estimators=1)    clf = clf.fit(X, Y)    return clf.score(test_X, test_Y)

为什么随机森林分类器的效果要好得多（在100次运行中，随机抽取2/3的数据用于训练，1/3用于测试）？

100%|███████████████████████████████████████| 100/100 [00:01<00:00, 73.59it/s]Algorithm: Decision Tree  Min     : 0.3883495145631068  Max     : 0.6476190476190476  Mean    : 0.4861783113770316  Median  : 0.48868030937802126  Stdev   : 0.047158171852401135  Variance: 0.0022238931724605985100%|███████████████████████████████████████| 100/100 [00:01<00:00, 85.38it/s]Algorithm: Random Forest  Min     : 0.6846846846846847  Max     : 0.8653846153846154  Mean    : 0.7894823428836184  Median  : 0.7906101571063208  Stdev   : 0.03231671150915106  Variance: 0.0010443698427656967

一个估计器的随机森林不就是一个决策树吗？我是否做错了什么或者误解了这个概念？

回答：

一个估计器的随机森林不就是一个决策树吗？

这是一个很好的问题，答案是不是；随机森林算法不仅仅是一组独立生长的决策树的集合。

除了通过集成多棵树引入的随机性外，随机森林（RF）算法在构建单个树时还通过两种不同的方式引入随机性，这些方式在简单的决策树（DT）算法中都不存在。

第一种是在每个树节点寻找最佳分割时考虑的特征数量：虽然DT考虑所有特征，但RF只考虑其中一个随机子集，其大小等于参数max_features（参见文档）。

第二种是，虽然DT考虑整个训练集，但单个RF树只考虑其一个自助抽样的子样本；再次引用文档：

子样本的大小总是与原始输入样本大小相同，但如果bootstrap=True（默认），样本是带替换地抽取的。

RF算法本质上是两个独立思想的结合：装袋和随机选择特征（参见维基百科条目以获得一个很好的概述）。装袋本质上是我上面提到的第二点，但应用于一个集成；随机选择特征是我上面提到的第一点，似乎在Breiman的RF之前，Tin Kam Ho就已经独立提出了这个想法（再次参见维基百科条目）。Ho已经建议仅随机选择特征就能提高性能。这并不是你在这里所做的（你仍然使用了来自装袋的自助抽样想法），但你可以通过在RandomForestClassifier()的参数中设置bootstrap=False来轻松复制Ho的想法。事实上，鉴于这项研究，性能上的差异并不意外…

要在RandomForestClassifier()中完全复制单棵树的行为，你应该同时使用bootstrap=False和max_features=None参数，即

clf = RandomForestClassifier(n_estimators=1, max_features=None, bootstrap=False)

在这种情况下，既不会进行自助抽样，也不会进行随机特征选择，性能应该大致等于单个决策树的性能。