CARET随机森林分类任务默认损失准则是什么？

• CARET是模型训练框架，本身不实现随机森林算法，默认调用R语言的randomForest包执行算法逻辑
• 分类任务场景下，底层randomForest包的默认分裂准则（对应scikit-learn中的损失/纯度指标）为gini（基尼不纯度）
• 回归任务场景下，底层randomForest包的默认损失函数是均方误差（MSE）
• 验证方式：
  • 在R环境中执行?randomForest查看官方文档，参数splitrule的描述会明确分类任务默认值为"gini"，回归任务默认值为"variance"（即MSE）
  • 使用CARET的train()函数训练完成后，可通过模型对象$finalModel查看底层randomForest模型的实际参数配置，确认默认准则

内容的提问来源于stack exchange，提问作者E. Turok