随机森林只支持等权重地集成所有的决策树，如果我们根据每个树的预测精度来给每棵树设置不同的权重，那么这样的到的随机森林会更好嘛？
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我觉得不会。因为随机森林中每棵树见到的数据子集（sample with replacement）和特征都不一样，很难衡量一棵树比另一棵好。一个极端的例子，有棵树训练用到所有数据和特征，达到过拟合，训练错误为0，如果它权重很大，那结果接近于一棵树的结果，测试错误会较大。按训练误差给树加权重，本质上是减弱随机性，更倾向于达到过拟合。
但实际效果要试试才知道，可能针对不同数据和参数，效果会不同。而且树权重分布的设计也很重要。
这篇论文用准确率做权重，号称有改进。
Zealing
2018-07-05 08:20
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