随机森林训练时特征集X和标签y是否必须进行随机排序？

结论 #

你的初步测试结论正确，只要保持每一条样本的特征X和对应标签y的匹配关系不变，单纯将全部样本按照标签排序后再输入RandomForestClassifier.fit()训练，不会对模型训练结果产生影响。

原因说明 #

• 随机森林的核心训练逻辑不依赖输入样本的顺序：单棵决策树训练时会遍历所有特征的所有可能分裂点筛选最优分裂规则，和样本的输入先后顺序无关；随机森林的bootstrap抽样、特征子空间抽样都是从全量样本/特征中随机选取，仅和随机种子有关，和样本的原始排列顺序无关。
• 你提供的官方接口定义也明确说明，fit方法仅要求X和y的第一维度（样本量n_samples）匹配，没有对样本的排列顺序做任何限制。
• 补充说明：如果两次训练没有固定同一个随机种子，会因为随机抽样的固有随机性出现结果差异，这和样本是否排序无关。只要固定相同的随机种子，排序前后训练得到的模型完全一致。

官方接口说明中文翻译 #

以下为sklearn.ensemble._forest.RandomForestClassifier类的相关说明：

class RandomForestClassifier(ForestClassifier)
...

基于训练集 (X, y) 构建决策树森林。
参数
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X : {类数组, 稀疏矩阵}，形状为 (n_samples, n_features)
训练输入样本。接口内部会将其数据类型转换为 dtype=np.float32。如果传入稀疏矩阵，会被转换为稀疏 csc_matrix 格式。

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| y : 类数组，形状为 (n_samples,) 或 (n_samples, n_outputs)
| 目标值（分类任务中为类别标签，回归任务中为实数）。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者user1424739