极端随机森林与随机森林有何不同？

ER是否更有效地实现（类似于Extreme Gradient Boosting梯度提升）？从实际角度来看，差异重要吗？有实现它们的R包。是新的算法，不仅在效率方面，还是在某些其他方面，都克服了“通用”实现（R的RandomForest包）？

极端随机森林http://link.springer.com/article/10.1007%2Fs10994-006-6226-1

这非常简单-RF优化树上的分割（即选择在决策方面能提供最佳信息增益的分割），而ERF则使它们随机化。现在，

• 优化成本（虽然不高，但仍然很高），所以ERF通常更快。
• 优化可能有助于整体中树木的关联或整体过度拟合，因此ERF可能更健壮，尤其是在信号较弱的情况下。

在这个方向上走得更远，您可以通过均衡每个树级别的分割来获得额外的速度，这种方式将树转换为蕨类植物，这也很有趣。我的R实现就是这样一个个体。