R语言randomForest()函数中单个决策树生长的停止准则是什么？

在你给出的基础调用（未指定额外控制树生长的参数）情况下，randomForest()函数中单棵树的生长停止准则分两种场景：

分类任务（y为因子型变量） #

• 默认终端节点的最小样本数为1（由参数nodesize控制，默认值1），当节点样本数降到1时停止分裂；
• 若节点内所有样本都属于同一类别，无需再分裂，直接停止；
• 当节点在随机选取的特征子集里，找不到能降低节点不纯度（Gini指数）的分裂方式时，也会停止生长。

回归任务（y为数值型变量） #

• 默认终端节点的最小样本数为5（nodesize默认值5），当节点样本数≤5时停止分裂；
• 若节点内所有样本的响应变量取值完全一致（方差为0），不再进行分裂；
• 同样，当节点在随机特征子集里找不到能降低均方误差的分裂方式时，停止生长。

需要注意的是，示例代码中没有调整nodesize、maxnodes等参数，所以完全遵循上述默认规则。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Joe94