Tendo revisado o artigo original de Breiman (2001), bem como alguns outros posts no fórum, estou um pouco confuso com o procedimento real usado pela implementação de floresta aleatória do WEKA. Nenhuma das fontes foi suficientemente elaborada, muitas até se contradizem.

Como funciona em detalhes, quais etapas são executadas?

Meu entendimento até agora:

Para cada árvore, uma amostra de bootstrap do mesmo tamanho dos dados de treinamento é criadaApenas um subconjunto aleatório dos recursos disponíveis do tamanho definido (o parâmetro pode ser escolhido no WEKA) é considerado para cada nóEm relação ao aprendiz de árvore base utilizado, encontrei um post de 2006 afirmando que era um REPLree modificado.A árvore é totalmente adulta e não podada.O voto da maioria é aplicado (em caso de precisão como métrica de desempenho)

Minhas perguntas:

A amostra de bootstrap é realmente usada?O REPTree ainda está em uso ou o algoritmo foi alterado desde então?

Esclarecer essas questões me ajudaria muito!