我可以使用随机森林作为AdaBoost的基础分类器吗？我在网上搜索过了，没有找到任何人这样做过。

就像下面的代码一样；我尝试运行它，但它需要很长时间：

estimators = Pipeline([('vectorizer', CountVectorizer()),                       ('transformer', TfidfTransformer()),                       ('classifier', AdaBoostClassifier(learning_rate=1))])RF=RandomForestClassifier(criterion='entropy',n_estimators=100,max_depth=500,min_samples_split=100,max_leaf_nodes=None,                          max_features='log2')param_grid={    'vectorizer__ngram_range': [(1,2),(1,3)],    'vectorizer__min_df': [5],    'vectorizer__max_df': [0.7],    'vectorizer__max_features': [1500],    'transformer__use_idf': [True , False],    'transformer__norm': ('l1','l2'),    'transformer__smooth_idf': [True , False],     'transformer__sublinear_tf': [True , False],    'classifier__base_estimator':[RF],    'classifier__algorithm': ("SAMME.R","SAMME"),    'classifier__n_estimators':[4,7,11,13,16,19,22,25,28,31,34,43,50]}

我尝试使用GridSearchCV，将RF分类器添加到AdaBoost的参数中。如果我使用它，准确率会提高吗？

回答：

难怪你没有看到任何人这样做——这是一个荒谬且糟糕的想法。

你试图构建一个集成（Adaboost），它本身由集成基础分类器（RFs）组成——本质上是一个“集成平方”；所以，计算时间长的原因就不足为奇了。

但即使它是可行的，也有很好的理论理由不这样做；引用我在使用SVM作为基础分类器的AdaBoost执行时间中的回答：

AdaBoost（以及类似的集成方法）最初是使用决策树作为基础分类器（更具体地说，是决策树桩，即深度仅为1的决策树）设计的；这也是为什么直到今天，如果你不明确指定base_classifier参数，它会假设值为DecisionTreeClassifier(max_depth=1)。决策树适合这种集成，因为它们本质上是不稳定的分类器，而SVM不是，所以后者用作基础分类器时预计不会带来太多好处。

此外，SVM在计算上比决策树（更不用说决策树桩）昂贵得多，这就是你观察到的处理时间长的原因。

这个论点也适用于RFs——它们不是不稳定的分类器，因此没有理由期望在使用它们作为提升算法（如AdaBoost）的基础分类器时会带来性能提升。