使用引導森林時保存樹木公式是什麼激發了這個願望清單請求？
我想在不使用 bagging 的情況下快速、輕鬆地計算預測模型的預測不確定性。 事實上，使用分析器計算 bagging 的速度相當慢。
您希望看到什麼改進？
當我使用 Bootstrap Forest Platform 時，我想保存所有樹木公式。 或至少是分佈的標準差。
為什麼這個想法很重要？
這對於我在進行代理模型優化（貝葉斯優化）時能夠計算採集函數來說非常重要。 我嘗試用隔板套袋的方式，但結果並不理想。 高斯過程平台不處理分類變數。
實驗設計預測建模和機器學習
