R 为什么预测因子的随机森林排序在OOB错误率中很重要？

我只是想了解一下为什么随机森林中的预测因子顺序会影响OOB估计。我想我可能知道答案，但不确定。我猜这与树的构建方式有关（从第一个预测器开始，在第二个预测器的基础上分支，依此类推）。 例如，在泰坦尼克号数据集中，我创建了以下随机森林：

rf.train.9 <- titanic.full[1:891, c("Pclass", "Age", "Fare", "FamSize", "Sex")]
rf.label <- as.factor(train$Survived)

set.seed(1234)
rf.9 <- randomForest(x = rf.train.9, y = rf.label, importance = TRUE, ntree = 1000)
rf.9

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rf.train.9我认为您的代码中有一个输入错误，因为
Pclass
在两个示例中都是第一个出现的。我的错。谢谢，现在已经修复了。
rf.train.9 <- titanic.full[1:891, c( "Age", "Fare", "FamSize", "Sex", "Pclass")]
rf.label <- as.factor(train$Survived)

set.seed(1234)
rf.9 <- randomForest(x = rf.train.9, y = rf.label, importance = TRUE, ntree = 1000)
rf.9