随机森林与极端随机森林

ET或Extra-Trees（Extremely randomized trees，极端随机树）是由PierreGeurts等人于2006年提出。
该算法与随机森林算法十分相似，都是由许多决策树构成。

极端随机森林与随机森林有两点主要的区别：

1、随机森林应用的是Bagging模型（随机抽取样本），而极端随机森林是使用所有的训练样本得到每棵决策树，也就是每棵决策树应用的是相同的全部训练样本；

2、随机森林是在一个随机子集内得到最佳分叉属性，而ET是完全随机的得到分叉值，从而实现对决策树进行分叉的。

对于第2点的不同，我们再做详细的介绍。

当特征属性是类别的形式时（使用基尼系数进行划分）：

随机选择具有某些类别的样本为左分支，而把具有其他类别的样本作为右分支；

当特征属性是数值的形式时（使用均方误差进行划分）：

1 随机选择一个处于该特征属性的最大值和最小值之间的任意数，
2 当样本的该特征属性值大于该值时，作为左分支，当小于该值时，作为右分支。

这样就实现了在该特征属性下把样本随机分配到两个分支上的目的。
然后计算此时的分叉值。遍历节点内的所有特征属性，按上述方法得到所有特征属性的分叉值，我们选择分叉值最大的那种形式实现对该节点的分叉。

从上面的介绍可以看出，这种方法比随机森林的随机性更强。

对于某棵决策树，由于它的最佳分叉属性是随机选择的，因此用它的预测结果往往是不准确的，但多棵决策树组合在一起，就可以达到很好的预测效果。

当ET构建好了以后，我们也可以应用全部的训练样本来得到该ET的预测误差。
这是因为尽管构建决策树和预测应用的是同一个训练样本集，但由于最佳分叉属性是随机选择的，所以我们仍然会得到完全不同的预测结果，用该预测结果就可以与样本的真实响应值比较，从而得到预测误差。

如果与随机森林相类比的话，在ET中，全部训练样本都是OOB样本，所以计算ET的预测误差，也就是计算这个OOB误差。

在这里，我们仅仅介绍了ET算法与随机森林的不同之处，ET算法的其他内容（如预测、OOB误差的计算）与随机森林是完全相同的，具体内容请看关于随机森林的介绍。

总结：
相比较随机森林来讲，极端随机森林主要的区别是：

极端随机森林使用全部样本数据
极端随机森林的最佳分叉属性是随机选择的

参考：
https://blog.csdn.net/zhaocj/article/details/51648966
https://blog.csdn.net/xbmatrix/article/details/69488867

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