sklearn.ensemble.RandomForestRegressor是否原生支持邻近矩阵计算

你的判断是准确的：

• sklearn库的RandomForestRegressor及同模块下的随机森林分类器，原生确实没有提供开箱即用的邻近矩阵计算功能，和R语言随机森林实现直接支持输出邻近矩阵的设计不同，查阅官方文档的参数、属性列表，都找不到对应的原生输出接口。
• 完全可以参考社区公开的实现思路自行开发对应功能，核心逻辑完全成立，不存在原理层面的问题。

随机森林邻近矩阵的本质是度量样本相似度：两个样本如果在越多的决策树中被划分到同一个叶子节点，二者的邻近度越高，最终相似度值为共现叶子的次数除以总树数，取值范围为[0,1]。
具体实现可以完全依托sklearn已有的原生接口完成，不需要修改模型底层源码：

• 第一步：训练完成随机森林模型后，调用模型自带的apply()方法，传入需要计算邻近度的样本集，就能得到每个样本在每棵决策树上最终落入的叶子节点索引，返回结果的形状为(样本数量, 模型中决策树的总数量)。
• 第二步：逐棵树遍历叶子节点分配结果，对所有落在同一个叶子节点的样本对做共现次数累加。
• 第三步：所有树遍历完成后，将共现计数矩阵除以模型的n_estimators参数值（即决策树总个数），就得到了标准化后的邻近矩阵。

自行实现时需要注意几个实际使用的问题：

• 当样本量较大时，全量存储尺寸为(样本数, 样本数)的邻近矩阵会占用极大内存，比如10万样本对应的矩阵会有100亿个元素，很容易触发内存溢出，建议根据实际需求采用稀疏矩阵存储，或者仅计算需要用到的样本对相似度，不要盲目存储全量矩阵。
• 邻近矩阵的计算逻辑和随机森林做分类还是回归任务无关，二者都是基于叶子节点共现统计相似度，面向分类场景写的实现代码可以直接平移到回归场景使用，不需要修改核心逻辑。
• 如果需要计算训练集和外部测试集样本之间的邻近度，只需要把测试集也传入apply()方法，和训练集的叶子节点索引合并后统一统计共现次数即可，不需要额外调整逻辑。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者cs0815