Machine learning 随机森林分类，测试训练数据

我是机器学习环境的新手。我注意到随机森林分类器是由决策树组成的，决策树依赖于统计数据对样本进行分类。随机森林是否可能错误地对训练集中的样本进行分类？

是。 如果决策树的深度不足以捕获数据的本质。 例如，让我们考虑具有两个特性的数据：代码> x1 < /代码>和<代码> x2< /代码> .<

target = 1 if X1 >5 and X2 > 10, else target = 0

对于深度1，决策树只能依赖其中一个特征

例如，如果决策树使用

X1

特征构造拆分， 样本

（7,15）

和

（7,7）

都将被分类为1，这对于

（7,7）

是错误的，因为

X2=7<10